文/林矽寒词：林矽寒曲：华伦组（vae亭房道老调）唱：林矽寒三月诗，泛忧伤亭房人望西厢上西楼，再相逢春风送柳枝温柔烟花落，桃叶沃若灼灼其华正相思重情已深，爱已浓与伊结发连理三生罗带凭记玉结同心我隔薄纱窥视伊颜小姐描鸳鸯金山明灭浴红妆纸鸢轻掠两句感伤烟花三月湖天一线湖水已走远我在梦里

write①、命令名称：write②、英文原意：③、命令所在路径：/usr/bin/write④、执行权限：所有用户⑤、功能描述：给指定用户发送信息，以Ctrl+D保存结束⑥、语法：write【用户名】范例：给vae

（一）题目的这句话，其实是网易云Vae新歌的一个热评。因为自己的水平有限，想不出来更好的标题，于是就直接拿来用了。总觉得很久都没有见嵩哥了。

1.53.Auto-Encoders和VariationalAutoEncoders(VAE)1.53.1.无监督学习1.53.2.Auto-Encoders1.53.3.HowtoTrain？

1.DDPM扩散模型（DiffusionModel）是一种图像生成模型，其余GAN,VAE等方法机制不同。

生日时在vae发帖Vae+，这个你精心制作的APP没有任何广告。点进去停留2s的“因为一个人，爱上一群人。”自此你的微博几乎停更了，但在Vae+像是日记一样分享着。毕竟因为你，这么一群人才会在这里。

文章目录1.去噪扩散概率模型2.前向扩散3.反向采样3.图像条件扩散模型4.可以考虑改进的点5.实现代码1.去噪扩散概率模型扩散模型是一类生成模型,和生成对抗网络GAN、变分自动编码器VAE和标准化流模型

变分自编码器（Variationalauto-encoder，VAE）是一类重要的生成模型（GenerativeModel）除了VAEs，还有一类重要的生成模型GANsVAE跟GAN比较，目标基本是一致的

降噪变分自编码器（DenoisingVAE），是将DenoisingCriterion和VAE结合在一起的一种自编码器。

变分自编码器（VariationalAutoEncoder,VAE）【质量提升2.0】【VAE】文章目录变分自编码器（VariationalAutoEncoder,VAE）【质量提升2.0】【VAE】一

VAE便是其中的典型代表。VAE的设计结构具有严谨的数学理论指导，粗略看了一遍，没有太理解，在此mark住，以后有需要再回来学习。链接如下：【Le

做电能质量扰动分类(2019-03-28)LightGBM实现时间序列预测(2019-04-02)分别用CNN、GRU和LSTM实现时间序列预测（2019-04-06)GAN实现模拟、产生数据（2019-06-01)VAE

目录DavidAbel（顶会论文）PieterAbbeel个人资料学生资料王晋东（迁移学习）JaanAltosaar（VAE）JuergenSchmidhuberDavidAbel（顶会论文）学校：美国布朗大学职位

1导入库importtorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorchimportoptimimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.autogradimportVariablefromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimporttransformsfrom

1.3GAN训练的目的1.4GAN的网络结构示意图1.5数学描述1.6原始GAN-手写数字图像生成代码2.常见的GAN2.1DCGAN2.1.1DCGAN代码：2.2CGAN2.2.1条件GAN的代码：2.3VAE-GAN

np.newaxis,:]np.tile(数组，重复几次)np.repeat(数组，重复几次)词袋模型词向量wordembedding（需要看吴恩达课程复习）稀疏矩阵乘法PCA生成模型全信念网络明确的密度函数VAE

目录图像生成1判别式模型与生成式模型2生成模型3VAE3.1经典的自编码机3.2误差精确度3.3VAE全过程3.4VAE的优点与不足4GAN4.1VAE与GAN4.2结构4.3训练过程4.4问题及挑战4.5DCGAN4.6CGAN

目录背景：面临问题：解决方案：一没有图像标注对的学习二为训练图像生成伪标签2.1为训练图像生成伪标签2.2VAE-Based鉴别器2.3鉴别器引导的发生器信道校准这里有不太理解（未写完）三从嘈杂的伪标签学习四讨论与总结

大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟Vari

1模型介绍变分自编码器（variationalautoencoder，VAE）的原理介绍：VAE将经过神经网络编码后的隐藏层假设为一个标准的高斯分布，然后再从这个分布中采样一个特征，再用这个特征进行解码

文章目录生成式网络-生成合成图像算法一：编码器-解码器算法二：自编码器（Auto-Encoder，AE）算法三：变分自编码器（VariationalAutoEncoder，VAE）算法四：生成式对抗网络

1.GeneratingDiverseStructureforImageInpaintingWithHierarchicalVQ-VAE（CVPR2021）2.ImageInpaintingwithExternal-internalLearningandMonochromicBottleneck

最近Google开源了他们的项目：sketchrnn，使AI可以自由的作画，由此衍生的，有人用它拓展生成矢量汉字，有人用VAE+sketchrnn使小姐姐跳舞。

(Generative)DiffusionModels还是先横向对一下最近比较火的几个生成模型GAN、VAE、Flow-basedModels、DiffusionModels。

作者：李乐——CSDNAI专栏作家引言短短三年时间，变分编码器VAE（VariationalAuto-encoder）同GAN一样，成为无监督复杂概率分布学习的最流行的方法。

www.pudn.com/news/6228cd9b9ddf223e1ad113b8.htmlInfoGAN详细介绍及特征解耦图像生成一.InfoGAN框架理解特征耦合InfoGANInfoGAN论文实验结果二.VAE-GAN

原文地址时间：2019年概括本文致力于建立一个fast,accurate,diverse的imagecaption模型，首先提出了传统beamsearch的慢、diversity不足，以及基于GAN、VAE

Introduction在上一小节中讲到了LatentVariableModel（LAM），VAE。其主要思想就是将隐变量扩充为高维连续的分布，来增强模型的表达能力。

用VAE（直译：变量逼近法/变量近似法）进行心脏分割的无监督域

点击上方“Python爬虫与数据挖掘”，进行关注回复“书籍”即可获赠Python从入门到进阶共10本电子书今日鸡汤少壮不努力,老大徒伤悲。加入AI行业拿到高薪仅仅是职业生涯的开始。现阶段AI人才结构在不断升级，这也意味着如果目前仍然停留在调用一些函数库，则在未来1-2年内很大概率上会失去核心竞争力的。几年前如果熟练使用TensorFlow，同时掌握基本的AI算法就可以很容易找到一份高薪的工作，但现

MonteCarloandReconstructionMembershipInferenceAttacksagainstGenerativeModels原文链接:paper代码链接:github本文主要复现针对VAE

论文传送门：https://arxiv.org/pdf/1312.6114.pdf参考代码：GitHub-AntixK/PyTorch-VAE:ACollectionofVariationalAutoencoders

第1期：ProGAN、StyleGAN、StyleGAN2、StyleGAN3、VDVAE、NCP-VAE、StyleGAN-xl、DiffusionGAN第2期：WGAN、SAGAN、BIG-GAN、

ASimpleFrameworkforContrastiveLearningofVisualRepresentations》2.无监督聚类表征学习方法主要有几种：①自动编码器(AutoEncoder,AE);②变分自编码器(VariationalAutoencoder,VAE

系列文章链接：AI艺术的背后：详解文本生成图像模型【基于VQ-VAE】AI艺术的背后：详解文本生成图像模型【基于GAN】AI艺术的背后：详解文本生成图像模型【基于DiffusionModel】导言AI艺术生成已经开始走进大众的视野中

扩散模型的发展扩散模型foundationmodel，GAN，VAE同属于生成领域。

章生成对抗网络其他参考的网络资料在文中以超链接的方式给出目录1.生成模型（GenerativeModel）1.1自编码器（Autoencoder）1.2变分自编码器（VariationalAutoEncoder，VAE

两种常用的推断方法：期望最大化算法（ExpectationMaximaization,EM)和变分自编码器（Variationalautoencoders,VAE），都是可以通过近似逼近来优化目标函数。

1.VAE&GAN变分自编码器（Variationalauto-encoder，VAE）是一类重要的生成模型（generativemodel）除了VAEs，还有一类重要的生成模型GANsVAE跟GAN比较

文章目录AEVAE我公众号目录综述：https://wangguisen.blog.csdn.net/article/details/127065903变分自编码器VAE详解：变分自编码器VAE详解AE

编码器-解码器编码器-解码器使用场景一、PCA二、自编码器（AE）1、欠完备自编码器2、过完备自编码器3、正则化自编码器①、去噪自编码器②、稀疏自编码器三、变分自编码器（VAE）编码器-解码器使用场景编码器

VAE->VQVAE,主要是加了VectorQuantization本文会不断更新…这篇写的不错，有空好好看看变分自编码器VAE：原来是这么一回事|附开源代码,苏剑林大佬的文章。

个比较流行的AI作画模型：DALL-EGANDeepDreamCycleGANStyleGANpix2pixSketchRNNBigGANProGANESRGANSPADEBigVAEStackGANVQ-VAE3D-GANSinGANText2ImageStarGA

首先附上几个大佬的讲解lilianweng-diffusion-models这篇博客借鉴了上述博客和视频，同时加上个人的理解整合了一下，整个推导过程非常详细，希望能使每个人都看懂结合之前讲过的VAE和GAN

1Introduction本小节主要介绍的是变分自编码器（VariationalAutoEncoder），VAE在之前的变分推断中就有介绍，具体在“随机梯度变分推断（SGVI）”中已进行描述。

（Variational  AutoEncoder）\color{red}变分自编码器（Variational\;AutoEncoder）变分自编码器（VariationalAutoEncoder），VAE

》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-ClassSVM的异常检测算法4基于高斯概率密度异常检测算法5Opprentice——异常检测经典算法最终篇6基于重构概率的VAE

仅仅是从CNN中照搬过去的pooling，attention，rnn，VAE，GAN等等概念，都已经发了很多篇顶会，而且日期基本上围绕在18年左右。因此这一领域确实大有可为。

VariationalGraphAuto-Encoders（VGAE）理论参考和源码解析VGAE（Variationalgraphauto-encoders）论文详解简要介绍：本文是将变分自编码器（VariationalAuto-Encoders，VAE

三大有名的生成模型VAE、GAN以及DiffusionModel其余两篇看了网上的一些博客，大多都写到了重点，也就是后面的公式推导部分，可是大部分只有推导过程，很少有讲明白为什么要这么假设，我看的时候内心不断有个疑问