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深度生成模型之自编码器与变分自编码器 -＞（个人学习记录笔记）

文章目录

  • 深度生成模型之自编码器与变分自编码器
    • 自编码器AE
      • 1. 定义
      • 2. 自编码器的应用
    • 变分自编码器(VAE)
      • 1. 理论求解
      • 2. 模型求解
      • 3. 优化目标
      • 4. 再参数化策略
    • AE与VAE的对比
    • AE与VAE的主要局限性

深度生成模型之自编码器与变分自编码器

自编码器AE

1. 定义

  • Auto-Encoder，学习输入数据的有效编码

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2. 自编码器的应用

  • 降维/可视化，去噪等

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变分自编码器(VAE)

  • Variable Auto-Encoder

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1. 理论求解

  • 给定一个样本x，求解对数边际似然logp(x|θ)

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  • 期望值平均算法(Expectation-Maximum),用于求解含隐变量的参数估计

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2. 模型求解

  • 使用神经网络来估计建模复杂的条件概率密度函数

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  • 梯度下降法求解与近似

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3. 优化目标

  • KL散度+样本重建损失

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4. 再参数化策略

  • 随机变量反向传播问题

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AE与VAE的对比

  • 变分自编码器与自编码器对比，虽然很相似，但原理不同

深度生成模型之自编码器与变分自编码器 -＞（个人学习记录笔记）_第10张图片

AE与VAE的主要局限性

  • 生成结果模糊，不够真实

  • 注意：部分内容来自阿里云天池

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