GMM和VAE的区别

最新推荐文章于 2025-04-25 01:42:06 发布
原创 最新推荐文章于 2025-04-25 01:42:06 发布 · 877 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#机器学习 #高斯混合模型 #变分自编码器

      对于常见的数据如图片、视频、音频等，我们常常假设它们由一些更底层的变量生成，并且这些变量满足某些特定的分布，被称为潜变量（latent variable）。这些潜变量代表着数据的内在结构或者是某种抽象。设数据变量为x，潜变量为z，则这个普遍的假设即为以下生成模型：

 

高斯混合模型(GMM)将z先验地认为是均匀分布

变分自编码器(VAE)将z先验地认为是高斯分布

 

 

小伟db
关注
多模态论文笔记——VQ-VAE和VQ-VAE-2
haopinglianlian的博客
12-21 2543
本文详细介绍VQ-VAE和VQ-VAE-2的原理和训练过程，为后面的dVAE在DALLE中的使用打下坚实的基础。
深度学习笔记——AE、VAE
haopinglianlian的博客
11-29 1505
本笔记介绍深度学习中两个重要的模型：AE、VAE。
Stata广义矩量法GMM面板向量自回归 VAR模型选择、估计、Granger因果检验分析投资、收入和消费数据...
拓端研究室TRL
10-19 328
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24016摘要面板向量自回归（VAR）模型在应用研究中的应用越来越多。虽然专门用于估计时间序列VAR模型的程序通常作为标准功能包含在大多数统计软件包中，但面板VAR模型的估计和推断通常用通用程序实现，需要一些编程技巧。在本文中，我们简要讨论了广义矩量法（GMM）框架下面板VAR模型的模型选择、估计和推断，并介绍了一套Stata程序来方便地执行它们...
基于VAEs和GMM的深度聚类模型总结
weixin_44441131的博客
07-10 3463
写在前面 这几天看的深度聚类文章也不少了，在这里重点总结一下聚类的原理 1. 基础知识 1.1 GMM高斯混合模型 1.1.1 GMM概要 GMM算是比较基础的传统聚类模型，模型优化的方法是EM算法。GMM假设数据的分布是由多个高斯分布混合而成，我们要做的就是解出GMM模型的参数，包括每个component的均值和方差还有各个高斯分布的权重。 为了求解GMM，我们引入了隐变量，并假设数据的生成过程是： (1)以某概率从高斯混合模型中选择一个高斯分布 (2)从该高斯分布中产生数据 请重点理解上面数据生成的过程
深度学习（生成式模型GMVAE）——deep unsupervised clustering with gaussian mixture variational autoencoders
菜到怀疑人生的博客
07-12 5313
文章目录前言GMVAE的生成过程GMVAE的损失函数reconstruction termconditional prior term 前言 传统的VAE，隐变量服从标准高斯分布（单峰），但有时候，单个高斯分布可能不能完全表达图像x的特征，比如MINIST数据集有0~9这10个数字，直觉上使用10个高斯分布来替代单个高斯分布更为合理，因此有学者将混合高斯分布模型（GMM）与VAE进行结合，其结果便是GMVAE。 FBI warning 本文为代码与论文结合进行理解的产物，如有错误，欢迎指出。本文不会进行EL
【算法详解】单细胞染色质开放性数据降维方法SCALE，单细胞表观组数据处理方法（VAE+GMM）
weixin_60734652的博客
11-03 579
SCALE结合VAE和GMM来处理scATAC-seq数据X，将数据X建模为一个联合分布。其中c是提前定义的K个聚类中的一个，对应于GMM的一个分量；是隐变量，和通过编码器网络使用X学习得到，从分布中选取。由于z是由c决定的，所以有，其中是K个预定义聚类的离散分布，服从混合高斯分布，每个分量对应于一个类别c，具有均值和方差是由解码器网络建模的多变量伯努利分布。如下图所示，SCALE方法将每个cell对应的数据，先通过编码器映射到低维隐空间对应的表示。
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
10-11 840
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
基于深度生成模型与混合模型的聚类分析-利用Wasserstein GAN和VAE
11-16
内容概要：本文介绍了一种新的聚类方法，该方法基于Wasserstein生成对抗网络(WGAN-GP)和变分自编码器(VAE)，并通过高斯混合模型（GMM）作为先验来生成潜在变量。为了提高对离群点的鲁棒性，作者还提出了使用学生t...
详解变分自编码器——VAE
小菜羊的博客
08-21 7903
本文主要对变分自编码器——VAE做了介绍以及详细推导。
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）
最新发布
Rhett_Butler0922的博客
04-25 532
高斯混合模型（GMM）是一种强大的概率模型，广泛应用于聚类、密度估计、特征提取等领域。它的核心是利用 EM 算法估计多个高斯分布的参数，能够捕捉复杂的数据分布。GMM 的优点在于灵活性和概率输出，但也面临计算复杂度高、初始化敏感等问题。通过合理的参数约束、初始化策略和模型选择，GMM 可以在实际应用中发挥重要作用。
LearningNotes 变分自编码（VariationalAutoEncoder VAE）
人工智能
04-22 1万+
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，受到越来越多的关注。 笔者最近也在学习 VAE 的知识（从深度学习角度）。首先，作为工程师，我想要正确的实现 VAE 算法，以及了解 VAE 能够帮助
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
【机器学习】VAE变分自编码器学习笔记
shuaixio的博客
06-30 7333
VAE，变分自编码器，设计思路，VAE的原理与公式推导，对VAE模型的理解
VAE模型（详细推导+实例代码）
qq_36102055的博客
10-12 2131
文章目录EM算法思路E步M步直观感觉GMM模型VAEVAE思想从GMM到VAE公式推导重参数VAE+神经网络另一个视角的VAE思想为什么引入encoder为什么要重参数噪声与重建Discrete VAE 本文会从EM算法，GMM模型一步一步的的推导，在过渡到VAE模型，如果有熟悉的部分可以跳过。最后参考的资料会被列出在末尾。 EM算法 思路 首先回顾一下EM算法的过程：假设X是全体样本，θ\thetaθ是全体参数。 那么MLE求解生成模型就是要求得一个θ\thetaθ，使得P(X∣θ)P(X|\theta)
【学习】VAE、FLOW-BASED、GLOW
Raphael9900的博客
12-16 1000
李宏毅机器学习
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...
<模型汇总-9> Variational AutoEncoder_VAE基础：LVM、MAP、EM、MCMC、Variational Inference（VI）
lqfarmer的博客
06-04 4578
Kingma et al和Rezende et al在2013年提出了变分自动编码器（Variational AutoEncoders，VAEs）模型，仅仅三年的时间，VAEs就成为一种最流行的生成模型（Generative model），通过无监督的方式学习复杂的分布。VAE和GAN一样是一种学习生成模型学习框架，它由encoder和decoder两个部分组成，两个部分都可以由CNN、LST
深度学习-李宏毅GAN学习之VAE
王伟王胖胖的博客
07-05 6064
深度学习-李宏毅GAN学习之VAEVAE(变分自编码器)直觉解释VAE直觉架构VAE数学解释高斯混合模型拟合VAE分布映射最大似然估计总结 VAE(变分自编码器)直觉解释 普通的自编码器大家已经比较熟悉了，比如输入一张图片，然后提取出一个向量，最后再复原回图片。 就如下图，我们有两张图片，都编码成一个code，然后可以复原，但是如果我们取了中间的code，应该是什么呢，虽然我们会认为应该是中间的插...
变分自编码器（VAE）（二）
zeronose的博客
01-24 6562
上篇文章是VAE的第一部分，主要介绍了VAE的一些相关知识，VAE的由来，还有VAE的主要模型结构之类的。下面介绍的是VAE的公式推导，十分的重要。 三、VAE公式推导 在进行公式推导之前，先介绍一下预备知识。 首先，VAE是一个生成模型，准确的说它是深度概率生成模型。概率生成模型关心样本的分布，对样本分布本身进行建模。 其次，VAE是隐变量模型，隐变量模型是存在隐变量z，其中GMM也是一个隐变量模型，GMM中也存在隐变量z。VAE的生成样本是由隐变量z生成的，如VAE原文中的图模型所示： 最
VAE和DAGMM哪个效果更好
05-12
VAE和DAGMM都是常用的无监督异常检测...而DAGMM则是一种基于深度自编码器和GMM的方法，可以有效地处理多模态分布的数据，并且具有较好的可解释性。因此，对于不同的数据集和应用场景，需要根据具体情况选择合适的方法。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值