本文为博主翻译自:Jinwon的Variational Autoencoder based Anomaly Detection using Reconstruction Probability,如侵立删 http://dm.snu.ac.kr/static/docs/TR/SNUDM-TR-2015-03.pdf 摘要 我们提出了一种利用变分自动编码器重构概率的异常检测方法.重建概率是一种考虑变量分布变异性的概率度量.重建概率具有一定的理论背景,使其比重建误差更具有原则性和客观性,而重建误差是自

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

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.

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

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,

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

EM算法 EM算法是含隐变量图模型的常用参数估计方法,通过迭代的方法来最大化边际似然. 带隐变量的贝叶斯网络 给定N 个训练样本D={x(n)},其对数似然函数为: 通过最大化整个训练集的对数边际似然L(D; θ),可以估计出最优的参数θ∗.然而计算边际似然函数时涉及p(x) 的推断问题,需要在对数函数的内部进行求和(或积分) 注意到,对数边际似然log p(x; θ) 可以分解为 其中DKL(q(z)∥p(z|x; θ))为分布q(z)和后验分布p(z|x; θ)的KL散度. 由于DKL(q(

基于图嵌入的高斯混合变分自编码器的深度聚类 Deep Clustering by Gaussian Mixture Variational Autoencoders with Graph Embedding, DGG 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 引言 这篇博文主要是对论文“Deep Clustering by Gaussian Mixture Variational Autoencoders with Graph Embe

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

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 '

链接:https://kexue.fm/archives/5343

    自编码器是无监督学习领域中一个非常重要的工具.最近由于图神经网络的兴起,图自编码器得到了广泛的关注.笔者最近在做相关的工作,对科研工作中经常遇到的:自编码器(AE),变分自编码器(VAE),图自编码器(GAE)和图变分自编码器(VGAE)进行了总结.如有不对之处,请多多指正.     另外,我必须要强调的一点是:很多文章在比较中将自编码器和变分自编码器视为一类,我个人认为,这二者的思想完全不同.自编码器的目的不是为了得到latent representation(中间层),而是为了生成新

学习总结于国立台湾大学 :李宏毅老师 自编码器 AE (Auto-encoder)    & 变分自动编码器VAE(Variational Auto-encoder)                    学习编码解码过程,然后任意输入一个向量作为code通过解码器生成一张图片. VAE与AE的不同之处是:VAE的encoder产生与noise作用后输入到decoder            VAE的问题:VAE的decoder的输出与某一张越接近越好,但是对于机器来说并没有学会自己产生real

变分深度嵌入(Variational Deep Embedding, VaDE) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 这篇博文主要是对论文“Variational Deep Embedding: An Unsupervised and Generative Approach to Clustering”的整理总结,阅读这篇博文的前提条件是:了解高斯混合模型用于聚类的算法,了解变分推断与变分自编码器.在知道高斯混合模型(GMM)与变分自编

自编码器生成模型入门 之所以讲解本章内容,原因有三. 生成模型对大多数人来说是一个全新的领域.大多数人一开始接触到的往往都是机器学习中的分类任务--也许因为它们更为直观:而生成模型试图生成看起来很逼真的样本,所以人们对它了解甚少.考虑到自编码器(最近GAN的前身)丰富的资源和研究,所以选择在一个更简单的环境介绍生成模型. 生成模型非常具有挑战性.由于生成模型代表性不足,大多数人不知道典型的生成结构是什么样子的,也不知道面临何种挑战.尽管自编码器在许多方面与最常用的模型相近(例如,有一个明确的目标

What: 就是将统计学算法作为理论,计算机作为工具,解决问题.statistic Algorithm. How: 如何成为菜鸟一枚? http://www.quora.com/How-can-a-beginner-train-for-machine-learning-contests 链接内容总结: "学习任何一门学科,framework是必不可少的东西.没有framework的东西,那是研究." -- Jason Hawk One thing is for sure; you ca

文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 数智物语(公众号ID:decision_engine)出品 策划.编写:卷毛雅各布 「我们相信,在垃圾泛滥的互联网海洋中,真正有价值的信息是绝对的稀缺品.」知乎CTO李大海曾在全球移动互联网大会提到知乎诞生的初心,而这位CTO也在各种场合不遗余力的提到知乎对于AI投入和应用. 知乎合伙人.CTO李大海 对于一个的坐拥1.4亿多用户,平均日活跃用户量超过 3400 万,人均日访问时长 1 小时,月累计

GAN这一概念是由Ian Goodfellow于2014年提出,并迅速成为了非常火热的研究话题,GAN的变种更是有上千种,深度学习先驱之一的Yann LeCun就曾说,"GAN及其变种是数十年来机器学习领域最有趣的idea".那么什么是GAN呢?GAN的应用有哪些呢?GAN的原理是什么呢?怎样去实现一个GAN呢?本文将一一阐述.具体大纲如下: 1.什么是GAN? 1.1 对抗思想--啵啵鸟与枯叶蝶 1.2 GAN思想--画画的演变 1.3 零和博弈(zero-sum game) 1.4

生成式深度学习 机器学习模型能够对图像.音乐和故事的统计潜在空间(latent space)进行学习,然后从这个空间中采样(sample),创造出与模型在训练数据中所见到的艺术作品具有相似特征的新作品 使用 LSTM 生成文本 生成序列数据 用深度学习生成序列数据的通用方法,就是使用前面的标记作为输入,训练一个网络(通常是循环神经网络或卷积神经网络)来预测序列中接下来的一个或多个标记.例如,给定输入the cat is on the ma,训练网络来预测目标 t,即下一个字符.与前面处理文本数据

中文版:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27440393 原文版:https://www.oreilly.com/learning/generative-adversarial-networks-for-beginners “熟练tensorflow后,需研读实践的文章” 自从两年前蒙特利尔大学的Ian Goodfellow等人提出生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的概念以来,GAN呈现出井喷式发展. // 竟然是G