(VAE)

【深度学习实战】从零开始深度学习（五）：生成对抗网络——深度学习中的非监督学习问题

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
喵木木·2023-01-08 11:02

EM算法和变分自编码器（VAE）的联系

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。
Coix·2023-01-08 10:21

变分自编码器VAE

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
Janie.Wei·2023-01-08 10:21

变分自编码器VAE详解及torch复现

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
WGS.·2023-01-08 10:21

编码器-解码器入门级理解

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
不务正业的程序媛·2023-01-07 12:52

VAE(Variational Autoencoder)简单记录

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。
Andy Dennis·2023-01-04 16:12

【回答问题】ChatGPT上线了！给我推荐20个比较流行的AI作画模型！

个比较流行的AI作画模型：DALL-EGANDeepDreamCycleGANStyleGANpix2pixSketchRNNBigGANProGANESRGANSPADEBigVAEStackGANVQ-VAE3D-GANSinGANText2ImageStarGA
源代码杀手·2023-01-03 18:01

Diffusion详解及PyTorch代码

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
harry_tea·2023-01-02 07:25

32 变分自编码器VAE

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。
AI路上的小白·2023-01-01 20:51

机器学习-白板推导系列(三十二)-变分自编码器(VAE，Variational AutoEncoder)

（Variational  AutoEncoder）\color{red}变分自编码器（Variational\;AutoEncoder）变分自编码器（VariationalAutoEncoder），VAE
Paul-Huang·2023-01-01 20:51

异常检测——深度学习异常检测经典算法最终篇

》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
SL_World·2022-12-31 16:55

GNN图网络 之 生成模型（graph generative networks)---GRAPH-TO-GRAPH(JTNN-junction tree)

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。
qq_36710839·2022-12-31 08:53

VGAE（Variational graph auto-encoders）论文及代码解读

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
瞳瞳瞳呀·2022-12-31 07:47

VAE详解及PyTorch代码

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
harry_tea·2022-12-31 07:41

从EM到VI，最后落地VAE

1.初识EM、VI与VAE1.1.EM算法EM是一种从频率角度解决优化问题（常见的频率角度模型有：回归模型、SVM等）。EM常与MLE进行对比。
Paul-Huang·2022-12-30 14:36

今日所学 因为redis没密码服务器被爆

上防守连接：Redis未授权访问漏洞复现-腾讯云开发者社区-腾讯云redis配置-vae_test-博客园【Redis学习笔记】12.禁用或重命名危险命令_夏付国的博客-CSDN博客_redisrename-command
{("Hi world")}·2022-12-29 18:02

变分自编码器（VAE）（一）

前言说来惭愧，VAE接触很久了，一直想把VAE好好的总结一下，一直拖到现在。
zeronose·2022-12-28 20:09

自动编码器、变分自动编码器和条件变分自动编码器阅读理解

文章目录1VAEs1.1AE:AutoEncoder1.2VAE:VariationalAutoEncoder1.3CVAE:ConditionalVariationalAutoencoderReferences
进击的小杨人·2022-12-28 20:08

变分自编码器（VAE）编程实现

一、简介本文使用VAE的方法去学习MNIST手写数字图像。使用的是Pytorch深度学习框架。MNIST手写数字图像大小是1×28×28，将其展平为一个784维向量，这个向量就是输入x。
Ma lidong·2022-12-28 20:07

MATLAB实现自编码器（四）——变分自编码器实现图像生成Train Variational Autoencoder (VAE) to Generate Images

本文是对TrainVariationalAutoencoder(VAE)toGenerateImages网页的翻译，该网页实现了变分自编码的图像生成，以MNIST手写数字为训练数据，生成了相似的图像。
佟湘玉滴玉·2022-12-28 20:36

变分自编码器VAE的直观理解与原理推导 及 问题记录

1学习链接参考链接：[1]【变分自编码器VAE鲁鹏】https://www.bilibili.com/video/BV1Zq4y1h7Tu?
千羽QY·2022-12-28 20:36

MATLAB实现自编码器（五）——变分自编码器（VAE）实现图像生成的帮助函数

本文是对TrainVariationalAutoencoder(VAE)toGenerateImages网页的翻译，该网页实现了变分自编码的图像生成，以MNIST手写数字为训练数据，生成了相似的图像。
佟湘玉滴玉·2022-12-28 20:06

【深度学习】用变分自编码器生成图像和生成式对抗网络

目录问题描述：代码展示：VAE代码段GAN部分(仅供参考)运行截图：参考：问题描述：从图像的潜在空间中采样，并创建全新图像或编辑现有图像，这是目前最流行也是最成功的创造性人工智能应用。
danyow-4·2022-12-28 20:35

论文解析：变分自编码器

VAE(变分自编码器) 变分自编码器来自于论文《Auto-EncodingVariationalBayes》，是一种生成式模型，生成式模型的概念在CS229中已经有过介绍了，简单来说，对于一个判别式模型来说
夜半罟霖·2022-12-28 20:05

Beta-VAE论文阅读笔记

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、DISENTANGLEMENTMETRIC前言文章：β-VAE:LEARNINGBASICVISUALCONCEPTSWITHACONSTRAINEDVARIATIONALFRAMEWORK
zeronose·2022-12-28 14:19

beta-vae的一些事儿

B-VAE（beta-VAE）实现过程代码来源github依据文章beta-VAE:LearningBasicVisualConceptswithaConstrainedVariationalFramework
一只努力的蚂蚁·2022-12-28 14:18

CausalVAE

通过结构因果模型实现接纠缠表征学习）作者：MengyueYang一、研究动机1.目标概念往往是有因果关联的二、研究目标1.习得解纠缠表征2.实现do操作（干预）和反事实3.自动习得因果图三、技术方法1.通过VAE
二苏旧局吖·2022-12-28 14:16

β-VAE：学习具有约束框架的基本视觉概念

β-VAE:LEARNINGBASICVISUALCONCEPTSWITHACONSTRAINEDVARIATIONALFRAMEWORK摘要（Abstract）1.引言（INTRODUCTION）2.
Wendy_WHY_123·2022-12-28 14:14

β-VAE：学习具有约束框架的基本视觉概念--附件

β-VAE:LEARNINGBASICVISUALCONCEPTSWITHACONSTRAINEDVARIATIONALFRAMEWORK摘要（Abstract）A.附录（APPENDIX）A.1模型框架详解
Wendy_WHY_123·2022-12-28 14:14

Understanding disentangling in β-VAE论文阅读笔记

二、新的训练目标1.损失函数总结前言文章：Understandingdisentanglinginβ-VAE原文链接：链接Understandingdisentanglinginβ-VAE是基于β-VAE
zeronose·2022-12-28 14:44

续何恺明的MAE后！MSRA提出掩码图像建模新框架：SimMIM

作者简化了最近提出的方法，而无需任何特殊设计，如利用离散VAE或聚类进行块级别的掩码和分词。为了让掩码图像建模任
Amusi（CVer）·2022-12-27 06:19

生成模型(四)：扩散模型（Diffusion Models）

本文大纲如下：生成模型种类到目前为止，我已经写了三种类型的生成模型，[[生成模型-GAN]]、[[生成模型-VAE]]和[[生成模型-Flowbasedmodel]]。
u013250861·2022-12-25 22:12

CausalVAE： Disentangled Representation Learning via Neural Structural Causal Models笔记

VAE：VariationalAutoEncoder，变分自编码器，根据输入的数据的分布，类型，来模拟生成类似于输入数据的数据生成模型。它是从观测数据中分离出独立的隐藏因子。
Lily_beta·2022-12-25 17:27

论文笔记：WWW 2018 Variational Autoencoders for Collaborative Filtering

前言论文链接：https://export.arxiv.org/pdf/1802.05814github：https://github.com/dawenl/vae_cf本文主要提出将变分自动编码器variationalautoencoders
饮冰l·2022-12-25 17:25

[翻译+笔记]变分自编码器：从AutoEncoder到Beta-VAE

与GAN的那篇笔记相同,做一下笔记.并不是全文翻译,只翻译一部分.原文地址:fromAutoEncodertoBeta-VAE0.前言自编码器是用来重构高维数据的，它利用一个有bottleneck层的神经网络
wjpwjpwjp0831·2022-12-25 17:23

VAE(变分自编码器) 详解

近期看论文要用到VAE，看了很多资料，有这样一种感觉，要么过度过于偏向数学原理，要么只是讲了讲网络结构。本文将两者结合，以简洁易懂的语言结合代码实现来介绍VAE。
书剑与酒·2022-12-24 17:20

变分编码器VAE原理

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。
thequitesunshine007·2022-12-24 17:48

常见生成模型 -- VAE 可变分自动编码器

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接近的话
纸上得来终觉浅～·2022-12-24 17:16

VAE：变分自编码器的原理介绍（一）

VAE(VariationalAutoencoder)的原理Kingma,DiederikP.,andMaxWelling."Auto-encodingvariationalbayes."
大笨熊。。。·2022-12-24 17:16

变分自编码器数学原理小结

一、生成模型首先变分自编码器(以下简称VAE)是什么？变分自编码器(VAE)实质上是一个基于神经网络的生成模型，用来对样本进行建模。那生成模型又是什么？生成模型可以理解为给定样本的概率分布。这
困宝宝是智障·2022-12-24 17:45

变分自编码器VAE的数学原理

变分自编码器(VAE)是一种应用广泛的无监督学习方法，它的应用包括图像生成、表示学习和降维等。虽然在网络架构上经常与Auto-Encoder联系在一起，但VAE的理论基础和数学公式是截然不同的。
deephub·2022-12-24 17:43

GAN史上最全基础入门总结

IntroductiontoGAN1.1MotivationGenerativemodels:explicitmodels:Likelihood-basedmodels(autoregressiveandflows/VAE
NewErLLLLLLLL·2022-12-24 11:37

变分自编码器VAE的数学原理

变分自编码器(VAE)是一种应用广泛的无监督学习方法，它的应用包括图像生成、表示学习和降维等。虽然在网络架构上经常与Auto-Encoder联系在一起，但VAE的理论基础和数学公式是截然不同的。
·2022-12-23 11:25

Unsupervised Brain Anomaly Detection and Segmentation with Transformers

VQ-VAE+Transformer真香！其中用到了Performer模型，表现SOTA！性能优于AE等网络。
Amusi（CVer）·2022-12-23 08:54

变分自编码器VAE ——公式推导(含实现代码)

目录一、什么是变分自编码器二、VAE的公式推导三、重参数化技巧一、什么是变分自编码器  在讲述VAE(variationalauto-encoder)之前，有必要先看一下AE(auto-encoder)
longwilll·2022-12-23 06:08

生成星辰大海——变分自编码器（VAE）实践

在本文中，我们将使用变分自编码器（VAE）这项深度学习技术，生成星系的图片，生成我们的“星辰大海”。
SpaceAutomation·2022-12-23 06:37

VAE - variational autoencoder

VAE-variationalautoencoder记录一下对VAE的初步理解，还有很多问题，后续有时间再深入了解。VAE是一种深度生成模型Q:什么叫变量的distribution（分布）？
Valkyrie42·2022-12-22 16:19

变分自动编码器Variational Auto-Encoding（VAE）基本原理和理解，附上python代码（包含中文注释）

VAE原理我们知道，对于生成模型而言，主流的理论模型可以分为隐马尔可夫模型HMM、朴素贝叶斯模型NB和高斯混合模型GMM，而VAE的理论基础就是高斯混合模型。什么是高斯混合模型呢？
爱吃鱼子酱·2022-12-22 16:12

论文阅读24 - VAE - Variational AutoEncoder (Auto-Encoding Variationl Bayes)

VAE一篇讲的很好的博客理论推导博客论文原文斯坦福课件上面的博客已经很好很深入了，下面记录一下我个人的直观理解。具体理论移步上面的博客。这里只是作为日后使用时的快速查阅。不具有理论推导的严谨性。
SpadeA_Iverxin·2022-12-22 16:04

深入理解Variational Auto-encoder

前言市面上有非常多VAE的讲解，我最近基本都看了一遍，感觉要不然需要太多的数理知识，要不然就是讲的太过浅显。现把自己的理解总结一遍，作为记录。
JackChrist·2022-12-22 16:33
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