深度学习（五十二）变分贝叶斯自编码器(下)

最新推荐文章于 2024-12-22 21:01:01 发布
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博客聚焦变分贝叶斯自编码器，虽无具体内容，但推测会围绕其原理、应用等方面展开深入探讨，属于深度学习领域的重要内容。
[深度学习] 变分自编码器VAE
藓类少女的博客
06-26 1072
变分自编码器（Variational Autoencoders, VAEs）是一种生成模型，它结合了概率图模型和深度学习，通过学习数据的潜在表示来生成新的数据样本。VAEs在数据生成、异常检测、数据压缩等领域具有广泛应用。以下是对变分自编码器的详细介绍。
【深度学习08】变分自编码器（VAE）
weixin_55252589的博客
03-20 4376
是正则化项，当它是拉普拉斯分布时对应L1正则（z容易得到稀疏解），当它是高斯分布时对应L2正则。而变分推断在解决后验分布计算的问题上有它的足够优势。而且，在隐空间中，相似的样本也是相近的，这确保了在隐空间中进行各种计算操作的正确性，同时在隐空间中计算也会更加便捷。的作用是作为正则项，把隐空间的结构规则限定在高斯，使之不至于太复杂而过拟合。看做是一个随机变量，它有自己的分布，目标转为已知观测数据。这样的降维方法：减少描述数据的特征数量的过程。是一个未知的确定性的常数，可以通过观测数据。
Second paper:《Auto-encoding Variational Bayes》自编码变分贝叶斯的阅读笔记
Jasminexjf的博客
09-09 2042
这是生成模型下面阅读的second paper： 论文地址：[1312.6114] Auto-Encoding Variational Bayes 来源：arXiv:1312.6114v10 [stat.ML] 1 May 2014 参考文章链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37224492 1 介绍 在涉及如下图所示的包含隐变量的学习和推理问题时，往往会遇...
变分贝叶斯自编码器
Touch_Dream的博客
08-19 837
http://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/57082788#comments
变分贝叶斯自编码器笔记
会飞的鱼的博客
09-03 1040
变分贝叶斯自编码器笔记 变分贝叶斯自编码器笔记 1. 问题情境 2. 变分下界 3. SGVB估计与AEVB算法 3.1 SGVB估计 3.1.1 对1L1\mathcal{L}_1求导 3.1.2 对2L2\mathcal{L}_2求导 3.2 AEVB算法 4.自编码器的训练 5.条件变分自编码器 参考文献 1. 问题情境 数据集X={x(i)}Ni=1X...
变分贝叶斯自编码的MATLAB实现_A MATLAB implementation of Auto-Encoding V
最新发布
09-12
变分贝叶斯自编码器是一种基于变分推断的深度生成模型，用于学习数据的隐含表示。这种模型特别适用于处理高维数据，并能在无监督学习场景下发现数据中的结构。MATLAB实现的版本提供了一种方法，允许研究人员和工程师...
变分自编码器.zip_imagetaj_变分自编码_变分自编码器
07-15
变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）是一种基于概率模型的深度学习方法，它结合了自编码器和概率图模型的概念。在自编码器的基础上，VAE通过引入贝叶斯推断来学习数据的潜在分布，使得模型不仅能够进行...
变分贝叶斯深度学习综述
Paper weekly
03-21 3587
©PaperWeekly 原创 ·作者 |薛博阳单位 |香港中文大学研究方向|语言模型引言近年来，贝叶斯深度学习（Bayesian Deep Learn-ing）在诸多领域得到广...
用于变分自动编码器 （VAE） 的 Copula 变分贝叶斯算法附Matlab代码.rar
04-27
变分自动编码器（VAE）是一种利用神经网络技术进行数据表示的深度学习模型，广泛应用于生成对抗网络（GAN）等场合。VAE的核心在于通过编码器将输入数据映射到潜在空间的分布，再通过解码器将潜在空间的分布映射回...
基于贝叶斯概率模型的变分自编码
dmhy的博客
01-23 787
目录基于贝叶斯概率模型的变分自编码贝叶斯模型贝叶斯法则在贝叶斯法则中，每个名词都有约定俗成的名称：功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 基于贝叶斯概率模型的变分自编码 贝叶斯模型 机器学习中可以分为两种概率模型，贝叶斯模
变分自编码器（二）：从贝叶斯观点出发
42715369的博客
07-17 712
https://kexue.fm/archives/5343 源起 ↺ 前几天写了博文《变分自编码器（一）：原来是这么一回事》，从一种比较通俗的观点来理解变分自编码器（VAE），在那篇文章的视角中，VAE跟普通的自编码器差别不大，无非是多加了噪声并对噪声做了约束。然而，当初我想要弄懂VAE的初衷，是想看看究竟贝叶斯学派的概率图模型究竟是如何与深度学习结合来发挥作用的，如果仅仅是得到一个通俗的理...
【深度学习】变分自编码器
大雨的博客
12-22 1825
VAE基于自编码器（Autoencoder）架构进行改进，自编码器是一种用于学习输入数据有效编码的神经网络，它通过将输入数据压缩为低维表示（即编码），然后将其解压缩回原始空间（即解码），从而实现对数据的重构。然而，传统的自编码器无法对数据进行采样或生成，因此无法应用于生成模型中。VAE则采用概率编码和解码的方式，引入KL散度来强制潜在表示服从预先定义的高斯分布，从而解决了这一问题。
深度学习-变分自编码器
qq_16236875的博客
11-24 653
ref：https://zhuanlan.zhihu.com/p/88750084 http://www.atyun.com/17976.html https://www.spaces.ac.cn/archives/5253 1 为每个潜在属性表示为可能值的范围。 VAE 会生成一个隐空间，从中对点进行采样。 VAE的结构： 任何自编码器的目标都是重建原始输入。通常，自编码器首先将输入...
【Traditional Machine Learning】变分贝叶斯自编码器(上)
devil_son1234的博客
06-16 188
注意：公式1中L(q)的正负号写错了，L(q, x, theta) = E[logp(x|z) + logp(z) - logq(z)]
深度学习（五十一）变分贝叶斯自编码器(上)
hjimce的专栏
02-23 6969
度生成模型比较常碰到的有三个：对抗网络、变分自编码、DBN。学习深度生成模型，涉及到比较多的贝叶斯学派观点，所以公式难免一大堆，贝叶斯观点：对于每个观测数据x，是从分布函数x~p(x)中采样得到。比如对于手写数字数据，我们可以把它看成是从某个28*28维度的某个未知分布函数中，进行随机采样得到的样本。这篇博文我们先讲解深度生成模型中的经典算法：变分自编码器，主要参考文献：《Auto-Encoding Variational Bayes》。
变分自编码器（变分贝叶斯）Auto-Encoding Variational Bayes（VAE）
S20144144的博客
08-20 1663
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变分贝叶斯(变分自编码器)和论文《Auto-Encoding Variational Bayes》解析
Vincent123Mei的博客
05-17 1122
变分贝叶斯 变分贝叶斯自编码器（VAE) 汇总 变分贝叶斯推断(Variational Bayes Inference)简介 变分贝叶斯方法 变分贝叶斯（Variational Bayes） 《Auto-Encoding Variational Bayes》解析 读论文《Auto-Encoding Variational Bayes》 Auto-Encoding Variational Bayes学习笔记 变分自编码器（变分贝叶斯）Auto-Encoding Variational Bayes（VAE） V
机器学习-白板推导系列(三十二)-变分自编码器(VAE，Variational AutoEncoder)
Paul_Huang的专栏
10-11 928
1. Introduction 本小节主要介绍的是变分自编码器（Variational  AutoEncoder）\color{red}变分自编码器（Variational\;AutoEncoder）变分自编码器（VariationalAutoEncoder），VAE在之前的变分推断中就有介绍，具体在“随机梯度变分推断（SGVI）”中已进行描述。其中采用了重参数化技巧，也就是Amortized Inference。VAE在很多blog中都有详细的解释，这里只是很简单的描述其思想，希望可以抛转引玉。 VAE中
变分自编码器VAE ——公式推导(含实现代码)
weixin_41558411的博客
07-24 7038
变分自编码器详细公式推导
深度学习：变分自编码器与变分贝叶斯
"Auto-Encoding Variational Bayes"（AEVB）是一种将变分贝叶斯和自编码器相结合的技术。该方法利用自编码器的结构来定义生成模型的参数化形式，并通过变分推断来训练这些模型。AEVB的核心是推断出一个编码器网络来...
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