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VAE和GAN是两类最具有代表性的生成式模型，其中VAE是典型的显式生成模型，GAN是典型的隐式生成模型，两者的结合又可以产生什么样的火花呢，本次我们来介绍其中值得阅读的文章。作者&编辑 | 言有三1 VAE论文基本...
VQ-VAE就是使用encoder将图像编码，然后使用decoder将图像解码，其中encoder和decoder共享一个code book，编码器将图像x编码成E（x），之后这个向量根据它和标准的向量之间的距离进行量化，然后就是讲E（x）转化成...
转载：Deephub Imba变分自编码器 (VAE) 是在图像数据应用中被提出，但VAE不仅可以应用在图像中。在这篇文章中，我们将简单介绍什么是VAE，以及解释“为什么”变分自编码器是可以应用在数值类型的数据上，最后使用...
可以看到，图片重建的效果是要略好于图片生成的，这也说明了图片生成是更为复杂的任务，VAE模型虽然具有图片生成的能力，但是生成的效果仍然不够优秀，人眼还是能够较轻松地分辨出机器生成的和真实的图片样本。...
vae初识 vae,全称variational auto encoding。 假设我们用一堆特征如，smile，beard，gender，glass等刻画一张人脸。我们把这些特征one-hot后，送入网络学习。最终得到这些参数特征。 而我们vae最终学习的就是这些...
先简单介绍一下VAE，VAE作为一个生成模型，其基本思路是很容易理解的：把一堆真实样本通过编码器网络变换成一个理想的数据分布，然后这个数据分布再传递给一个解码器网络，得到一堆生成样本，生成样本与真实样本足够...
VAE模型是Kingma(也是Adam的作者)大神在2013年发表的文章，是一篇非常非常经典，且实现非常优雅的生成模型，同时它还为bayes概率图模型难以求解的问题提供了一种有效的思路。论文原名为Auto-Encoding Variational ...
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...
《异常检测——从经典算法到深度学习》 0 概论 1 基于隔离森林的异常检测算法 2 基于LOF的异常检测算法 3 基于One-Class SVM的异常检测算法 4 基于高斯概率密度异常检测算法 5 Opprentice——异常检测经典算法最终...
Understanding disentangling in β-VAE是基于β-VAE的一篇文章。 首先，β-VAE中存在几个问题： 1.β-VAE仅仅是通过在KL项增加一个超参数β，发现了模型具有解耦的特性，但是并没有很好的解释为什么增加一个超参数...
前言：本专栏博文《从VAE到Diffusion Model_沉迷单车的追风少年-CSDN博客》讨论过VAEs和diffusion models之间的区别和联系。生成式模型的根本任务是捕捉底层的数据分布，并学习以无监督的方式从数据的显式/隐式分布...
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，...
说来惭愧，VAE接触很久了，一直想把VAE好好的总结一下，一直拖到现在。 闲话少说，关于VAE的文章网上也有不少，解释的最好最清楚的还是苏剑林老师的这篇文章文章链接，还有B站白板推导系列中关于变分推断跟变分自...
文章目录前言一、β-vae的提出二、β-vae框架推导1.假设2.推导三、DISENTANGLEMENT METRIC 前言 文章：β-VAE: LEARNING BASIC VISUAL CONCEPTS WITH A CONSTRAINED VARIATIONAL FRAMEWORK 原文链接：beta-vae 本文...
关于VAE的文章网上也有不少，解释的最好最清楚的还是苏剑林老师的这篇文章文章链接，如果你对这篇文章存在一定质疑，说明你对VAE还不够了解，基础知识还有欠缺。本文是在苏剑林老师这篇文章的基础上，结合我自己的...
前言：前面几篇文章更多的在思考GAN和diffusion model之间的关系，VAE作为最经典的生成模型之一，本文从VAE出发，聊一聊VAE和diffusion model之间的爱恨情仇。 为什么diffusion model扩散模型可以称为score-based ...
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。 首先介绍vae（ 变分推断）的数学原理：假如现在有一个f(x)，很复杂，我们想用一个...
1. VAE & GAN 变分自编码器（Variational auto-encoder，VAE）是一类重要的生成模型（generative model） 除了VAEs，还有一类重要的生成模型GANs VAE 跟 GAN 比较，目标基本是一致的——希望构建一个从隐变量...
我最近写的一个VAE-GAN，使用64 64 1的灰度图片： 地址： https://github.com/DUTxutengfei/VAE-GAN-in-tensorflow2 2021-06-16 总结这次胜利成功的原因，我做到了关键性的两点： 1.改进了网络结构，创新性地引入...
1）关于VAE 那么什么是VAE呢？简单来讲，一个可以和GAN相媲美的生成网络。我们可以输入一个低维空间的Z，映射到高维空间的真实数据。比如，生成不同样的数字，人脸，卡通头像等等。 上图就具体展示了VAE的作用，...
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