VAE变分自编码器实现

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VAE变分自编码器实现

变分自编码器(VAE)组合了神经网络和贝叶斯推理这两种最好的方法,是最酷的神经网络,已经成为无监督学习的流行方法之一. 变分自编码器是一个扭曲的自编码器.同自编码器的传统编码器和解码器网络一起,具有附加的随机层. 编码器网络之后的随机层使用高斯分布对数据进行采样,而解码器网络之后的随机层使用伯努利分布对数据进行采样. 与 GAN 一样,变分自编码器根据它们所接受的分布来生成图像和数字.VAE允许设置潜在的复杂先验,从而学习强大的潜在表征. 下图描述了一个 VAE.编码器 qφ(z|x) 网络近似…

VAE变分自编码器

我在学习VAE的时候遇到了很多问题,很多博客写的不太好理解,因此将很多内容重新进行了整合. 我自己的学习路线是先学EM算法再看的变分推断,最后学VAE,自我感觉这个线路比较好理解. 一.首先我们来宏观了解一下VAE的作用:数据压缩和数据生成. 1.1数据压缩: 数据压缩也可以成为数据降维,一般情况下数据的维度都是高维的,比如手写数字(28*28=784维),如果数据维度的输入,机器的处理量将会很大, 而数据经过降维以后,如果保留了原有数据的主要信息,那么我们就可以用降维的数据进行机器学习模型的训…

Variational Auto-encoder(VAE)变分自编码器-Pytorch

import os import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision from torchvision import transforms from torchvision.utils import save_image # 配置GPU或CPU设置 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else '…

(转) 变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）通俗教程

变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)通俗教程转载自: http://www.dengfanxin.cn/?p=334&sukey=72885186ae5c357d85d72afd35935fd5253f8a4e53d4ad672d5321379584a6b6e02e9713966e5f908dd7020bfa0c555f dengfanxin 未来2016年11月15日 1. 神秘变量与数据集现在有一个数据集DX(dataset, 也可以叫datapoin…

变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）通俗教程

原文地址:http://www.dengfanxin.cn/?p=334 1. 神秘变量与数据集现在有一个数据集DX(dataset, 也可以叫datapoints),每个数据也称为数据点.我们假定这个样本受某种神秘力量操控,但是我们也无从知道这些神秘力量是什么?那么我们假定这股神秘力量有n个,起名字叫power1,power2,…,powern 吧,他们的大小分别是z1,z2,…,zn ,称之为神秘变量表示成一个向量就是 z=⎛⎝⎜⎜⎜⎜z1z2⋮zn⎞⎠⎟⎟⎟⎟ z也起个名字叫神秘组合.…

4.keras实现-->生成式深度学习之用变分自编码器VAE生成图像(mnist数据集和名人头像数据集)

变分自编码器(VAE,variatinal autoencoder) VS 生成式对抗网络(GAN,generative adversarial network) 两者不仅适用于图像,还可以探索声音.音乐甚至文本的潜在空间: VAE非常适合用于学习具有良好结构的潜在空间,其中特定方向表示数据中有意义的变化轴; GAN生成的图像可能非常逼真,但它的潜在空间可能没有良好结构,也没有足够的连续型. 自编码,简单来说就是把输入数据进行一个压缩和解压缩的过程. 原来有很多 Feature,…

变分自编码器（Variational auto-encoder，VAE）

参考: https://www.cnblogs.com/huangshiyu13/p/6209016.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/25401928 https://blog.csdn.net/ustbfym/article/details/78870990 https://blog.csdn.net/StreamRock/article/details/81258543 https://blog.csdn.net/weixin_40955254/artic…