VAE目标函数总结

最新推荐文章于 2024-11-16 00:05:43 发布
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博客内容提及代码对应部分，但信息有限，未明确具体内容。

 

 

代码对应部分：

 

VAE与强化学习：探索决策与生成
AI天才研究院
04-27 599
1. 背景介绍 1.1 人工智能的两大领域：决策与生成 人工智能（AI）一直致力于模拟和扩展人类智能的边界。在众多AI研究方向中，决策和生成占据着重要的地位，它们分别对应着人类认知的两个关键方面：如何做出选择以及如何创造新事物。强化学习作为决策问题的核心方法，通过与环境交互学习最优策略
VAE的应用前景如何？
AI天才研究院
04-29 519
1. 背景介绍 1.1 生成模型的崛起 随着深度学习的迅猛发展，生成模型在人工智能领域中扮演着越来越重要的角色。从生成逼真的图像到创作优美的音乐，生成模型展现出了巨大的潜力。其中，变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）作为一种强大的生成模型，备受关注。
总结VAE
beilizhang的博客
10-30 444
参考链接： https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40955254/article/details/101037614 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40955254/article/details/82315909 https://www.bilibili.com/video/BV13x411v7US?p=29（李宏毅老师机器学习2017，图多处于其PPT） 概述 VAE（Variational Auto-Encoders，变分自编码器）属于一种生成式模
VAE模型优化：高效训练和性能提升
AI天才研究院
01-07 2189
1.背景介绍 变分自动编码器(Variational Autoencoders，VAE)是一种深度学习模型，它可以用于生成和压缩数据。VAE 通过学习数据的概率分布来生成新的数据点，并可以将高维数据压缩为低维表示。这使得 VAE 在图像生成、图像压缩和其他应用方面表现出色。 然而，在实际应用中，VAE 可能会遇到一些挑战。例如，训练 VAE 可能需要大量的计算资源和时间，这可能会限制其在实际应...
变分自编码器（VAE）的数学原理以及实现
h52013141的博客
12-26 2160
变分自编码器（VAE）是一种基于神经网络的生成模型，它结合了深度学习和贝叶斯推断的概念。VAE的主要目标是学习输入数据的潜在表示，并能够生成新的数据实例。
VAE和GAN结构、优化目标、代码实现
欢迎大家一起交流学习！
06-29 2711
对VAE和GAN的模型结构和代码实现，及其数据表示。此外包含VAE和GAN的对应的优化目标和损失函数的原理和实现
Vae详解
weixin_45651883的博客
11-16 1万+
文章比较长，希望认真看完VAE是一种生成式模型，全名叫（）变分自编解码器，与当前大火的gan模型属于不同方向。本文是我通过网上大量相关学习后，加之自身理解，对vae的一些见解。希望通过下面的文字能够将vae讲清楚。在此之前，首先在潜意识里形成一个概念范式，生成模型一般是由编码与解码两个部分构成。上图是vae模型的基本结构，可以看到它是由两个部分组成，分别为encoder编码器与decoder解码器，其中encoder编码器包括原图片X、编码器encoder以及隐变量Z；
info_vae.zip
08-26
在训练过程中，VAE的目标函数不仅包括重构损失，还包含一个正则化项，即KL散度，用于约束潜在向量的分布与标准正态分布的差异。 在Pytorch中实现VAE，通常会定义两个主要的网络组件：**编码器（Encoder）**和**解码...
VAE的原理+直观理解+公式推导+去噪+异常检测
cloudless_sky的博客
03-24 4万+
1、VAE原理的直观理解 使用(VAE)生成建模,理解可变自动编码器背后的数学原理 一般设先验分布为标准正态分布，但是也可以是其他分布。 KL项目的是使得q(z|x)与p(z|x)相似，只是后面ELBO经过推导转换成了q(z|x)和p(z)尽可能靠近的问题。 ...
PixelRNN—VAE—GAN/cGAN/WGAN
红叶谷 wsp_1138886114的博客
08-08 3449
根据图像生成像素
Autoencorder理解(5):VAE（Variational Auto-Encoder，变分自编码器）
Focusing on your own Mind :) －> 站在巨人的肩膀上
02-13 1万+
reference: http://blog.youkuaiyun.com/jackytintin/article/details/53641885 近年，随着有监督学习的低枝果实被采摘的所剩无几，无监督学习成为了研究热点。VAE（Variational Auto-Encoder，变分自编码器）[1,2] 和 GAN（Generative Adversarial Networks） 等模型，受到越来越多的关
VAE全面理解（上）
热门推荐
与贰的博客
09-02 9万+
忏悔 前段时间学习了《Auto encoding variational bayes》这篇文章，处于种种原因，还写了一篇博客，https://blog.youkuaiyun.com/qq_31456593/article/details/77743840，近日想要自己再重新复习一下，发现当时的理解是相当的不到位，叙述也是模棱两可的，花了很大力气，又重新看了两天，有了许多新的理解，我决定把它写下来。当然认知水...
理解VAE（变分自编码器）[结合代码]
Orange_sparkle的博客
12-08 1247
贝叶斯理论的思路是，在主观判断的基础上，先估计一个值（先验概率），然后根据观察的新信息不断修正(可能性函数)。P(A)：没有数据B的支持下，A发生的概率，也叫做先验概率。这完全是根据经验做出的判断，这也是前面说的贝叶斯公式的主观因素部分。P(A|B)：在数据B的支持下，A发生的概率，也叫后验概率。即在B事件发生之后，我们对A事件概率的重新评估。P(B|A)：给定某参数A的概率分布：也叫似然函数。这是一个调整因子，即新信息B带来的调整，作用是使得先验概率更接近真实概率。
变分自编码器（VAE）
孤独腹地的博客
05-31 4303
在本篇文章中，我将从变分自编码器的来源出发，从两个角度分别引出其网络和目标函数 VAE的思想来源 如果我们有一批样本，然后想生成一个新样本，我们应该怎么做呢？ 首先，最直接的想法是根据已有样本得到真实分布Pdata(x)P_{data}(x)Pdata​(x)，从而根据Pdata(x)P_{data}(x)Pdata​(x)采样即可获取新样本 但是很可惜，我们很难获得Pdata(x)P_{data}(x)Pdata​(x)，并且通常Pdata(x)P_{data}(x)Pdata​(x)是复杂的，不容易采样
VAE概述
weixin_43489950的博客
04-02 1万+
http://www.it165.net/pro/html/201612/78028.html LearningNotes 变分自编码（VariationalAutoEncoder VAE） 作者：  发布日期：2016-12-22 20:36:23 我来说两句(0) 0 Tag标签：编码...
瑞利分布概率密度函数推导_从零推导：变分自编码器（VAE）
weixin_36246576的博客
01-02 1163
前言很早就读过VAE的原始论文，并且按照公式推导过，但是总觉得似懂非懂。后来想明白是因为只了解公式如何推导，却不知道背后的原理和直觉。理解VAE就像是在5楼建造一个房间，推导公式相当于建造房间的技术，但是你却不知道如何从地面爬到5楼，所以就算会建造房间你也不可能完成这个任务也就是完全理解VAE。这篇文章我打算搭建一个脚手架，从零开始推导VAE，帮助理解VAE背后的故事。目标：生成模型VAE是一个生...
各种生成模型：VAE、GAN、flow、DDPM、autoregressive models
zephyr_wang的博客
08-29 3万+
各种生成模型：VAE、GAN、flow、DDPM、autoregressive models
VAE模型的监督学习与无监督学习应用
AI天才研究院
01-04 1310
1.背景介绍 变分自动编码器(Variational Autoencoders，VAE)是一种深度学习模型，它可以用于监督学习和无监督学习的任务。VAE 的核心思想是通过将数据生成模型与编码器和解码器相结合，实现数据的压缩和解压缩，从而学习数据的表示和生成。 在监督学习中，VAE 可以用于生成和回归等任务，而在无监督学习中，VAE 可以用于聚类、降维和生成等任务。本文将详细介绍 VAE 的核心...
变分自编码器以及公式推导过程
纸飞机的旅行的博客
03-20 792
变分自编码器以及公式推导过程
VAE的变型
最新发布
03-13
### Variational Autoencoder (VAE) 的不同变体及其改进 #### 条件变分自编码器（CVAE） 条件变分自编码器扩展了标准 VAE，在生成过程中引入额外的条件变量 \( c \)，使得模型能够有条件地生成数据。这种设计允许控制生成过程中的某些属性，例如图像风格或类别标签。 ```python class CVAE(nn.Module): def __init__(self, input_dim, condition_dim, hidden_dim, latent_dim): super(CVAE, self).__init__() # Encoder with conditional information self.encoder = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim + condition_dim, hidden_dim), nn.ReLU(), ... ) # Decoder also uses the condition variable self.decoder = nn.Sequential( nn.Linear(latent_dim + condition_dim, hidden_dim), nn.ReLU(), ... ) ``` #### β-VAE β-VAE 是对原始 VAE 损失函数的一种修改，通过增加一个可调节参数 \( \beta \) 来平衡重构误差和 KL 散度之间的权衡。这种方法有助于提高潜在空间表示的能力并促进更好的解耦特性[^2]。 \[ L_{\text{β-VAE}}(\theta,\phi;x)=D_{KL}(q_\phi(z|x)||p(z))-\beta E_{q_\phi(z|x)}[\log p_\theta(x|z)] \] #### 层次化变分自编码器（HVAE） 层次化结构使 HVAEs 能够捕捉到更加复杂的依赖关系，并且可以在多个抽象级别上建模数据分布。每一层都对应着不同的特征尺度，从而增强了表达能力[^1]。 #### 对抗性变分贝叶斯（AVB） 该方法结合了 GAN 和 VAE 的优点，利用对抗损失代替传统的 Kullback-Leibler 散度项来进行优化。这种方式不仅提高了样本质量，同时也解决了传统 VAE 中存在的模糊问题。 #### Attend-Infer-Repeat (AIR) 这是一种特殊的 VAE 架构，特别适用于处理含有未知数量目标的对象识别任务。它能够在单张图片中发现多个实例的位置、外观和其他属性，而无需事先知道物体的数量。 #### 图神经网络增强型 VAE （GNN-VAE） 这类模型将图卷积操作融入到了经典的 VAE 框架之中，以便更好地处理具有复杂拓扑结构的数据集，比如社交网络或者分子图谱等非欧几里得几何下的应用案例。 #### 总结 上述提到的各种 VAE 改进版本都在不同程度上提升了原有架构的表现力与灵活性，针对不同类型的任务需求提供了更为有效的解决方案。然而值得注意的是，每种变化形式都有其独特的优势及局限所在；因此选择合适的工具取决于具体应用场景的要求。
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