机器学习19：Generative Model

最新推荐文章于 2025-01-14 11:06:05 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qqqinrui/article/details/89362820
本文深入探讨三种Generative Models：PixelRNN、变分自编码器(VAE)和生成对抗网络(GAN)。PixelRNN利用像素预测进行图像生成；VAE通过学习编码的均值和方差实现样本生成，并可通过调整编码控制图像变化；GAN通过两个网络的对抗训练生成逼真图像，但训练过程复杂。

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讲解三种Generative Model：PixelRNN、Variation Auto-encoder、Generative Adversavial Network

一、PixelRNN

利用前面已知的像素和预测的像素逐一对后面的像素进行预测。如图所示，输入是变化的，第一次使用一个像素预测后面的像素，随后使用前面两个像素预测再后面的像素。。。

以下是声信号的预测，RNN逐一根据前面的n个片段输出一个新片段。

图像预测训练实验：对于给定部分遮挡图预测整幅图片。

处理tips：RGB颜色数据量比较大，实验对相似颜色进行合并，然后做one-hot编码，得到167种颜色（像素），实验简单的使用了1层LSTM+512cells，训练之后预测结果如图所示。

二、变分自编码器：Variance Auto-encoder（VAE）

结构：采用普通的自编码器重建训练样本，当随机输入一个input时，模型产生的预测值可能并不理想，因此提出了一种VAE模型，它对编码的code做了改进，对于每一个样本，让其产生两个code——图中的[m1,m2,m3]与[σ1，σ2，σ3]（实际上是想让编码器自动

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