CVAE

AIGC笔记--CVAE模型的搭建

目录1--CVAE模型2--代码实例1--CVAE模型简单介绍：与VAE类似，只不过模型的输入需要考虑图片和条件（condition）的融合，融合结果通过一个encoder映射到标准分布（均值和方差），
晓晓纳兰容若·2024-01-20 08:43

变分自编码器（VAE）初识

目录AE回顾VAEVAE简述VAE中的DecoderVAE的目标函数VAE中的EncoderVAE的架构参数重整化VAE的损失函数CVAE测试代码：参考博客AE回顾Auto-Encoder，称自编码器，
碧蓝的天空丶·2023-12-18 08:38

《论文阅读》CAB：认知、情感和行为的共情对话生成 DASFAA 2023

《论文阅读》CAB：认知、情感和行为的共情对话生成前言摘要相关知识CVAE条件变分自编码器最大最小归一化模型架构1.获取Representation2.PriorNetworkandRecognitionNetwork
365JHWZGo·2023-11-23 20:51

条件变分自编码器CVAE

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25518643上一期探讨了变分自编码器模型（VAEs），本期继续生成模型的专题，我们来看一下条件概率版本的变分自编码器（CVAEs）。（对应的，另一类生成模型GANs也有条件概率版本，称为CGANs。）VAE回顾VAE的目标是最大化对数似然函数其中，由于KL散度非负，对数似然函数的变分下界即为上式中的项。一般来说，是未知的，或者难以
catbird233·2023-09-01 04:51

CVAE (条件 变分 自动编码器)

notationsxxximagezzzlatentyyylabel(omittedtolightennotation)p(x∣z)p(x|z)p(x∣z)decoderEncoderq(z∣x)q(z|x)q(z∣x)encoderDecoderp^(h)\hat{p}(h)p^(h)priorencoder(byvariationalinference)PriorEncodermodelstr
MatrixCancer·2023-07-20 10:53

文本数据增强的四种方法总结

1、文本增强方法：1）EAD(同义词替换、随机插入、随机替换、随机删除)以及回译2）受限变分自编码器（ConditionalVariationalAuto-Encoders，CVAE），他是通过在回译的中间过程增加一些噪声
samoyan·2022-12-30 10:05

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

【多目标轨迹预测】DESIRE: Distant Future Prediction in Dynamic Scenes with Interacting Agents（2017 翻译+笔记）

简介方法提出的新机制多样化的样本生成基于IOC的排名与细化场景上下文的融合特性2相关工作经典方法经典方法的限制用于路径预测的IOC路径预测IOC的限制未来预测交互用于序列预测的RNN深度生成模型3方法公式3.1使用CVAE
光光同学·2022-12-15 01:46

CVAE

importtorchimporttorch.nnasnnfromsklearn.preprocessingimportLabelBinarizerfromtorch.nnimportfunctionalasF#In[4]classTextRNN(nn.Module):def__init__(self,input_size=256,hidden_size=128,output_size=768,n
Douzi1024·2022-12-14 03:31

Cvae-gan: fine-grained image generation through asymmetric training论文阅读笔记

论文原文地址:CVAE-GAN:fine-grainedimagegenerationthroughasymmetrictraining推荐阅读：VAE全面理解生成模型——变分自编码器VAE从GANVAE
只会写bug的菜鸡·2022-12-08 12:15

ECCV2022论文列表（中英对照）

论文标题8LearningUncoupled-ModulationCVAEfor3DAction-ConditionedHumanMotionSynthesis学习用于3D动作条件人体运动合成的非耦合调制CVAE16GenerativeDomainAdaptationforFaceAnti-Spoofing
芷年若相依·2022-09-21 13:33

一文搞懂变分自编码器(VAE, CVAE)

变分自编码，英文是VariationalAutoEncoder，简称VAE。它是包含隐变量的一种模型变分自编码器与对抗生成网络类似，均是为了解决数据生成问题而生的。在自编码器结构中，通常需要一个输入数据，而且所生成的数据与输入数据是相同的。但是通常希望生成的数据具有一定程度的不同，这需要输入随机向量并且模型能够学习生成图像的风格化特点，因此在后续研究中以随机化向量作为输入生成特定样本的对抗生成网络
晓柒NLP与药物设计·2022-07-12 13:19

GAN & VAE

BicycleGAN（不是CycleGAN的升级版）BicycleGAN结构BycycleGAN主要融合了cVAE-GAN和cLR-GAN，形成了以及这双重循环。
NoneLand·2022-02-16 00:33

【自然语言处理系列】自编码器AE、变分自编码器VAE和条件变分自编码器CVAE

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱本文主要分享自编码器、变分自编码器和条件变分自编码器的相关知识以及在实际实践中的应用技巧，原创不易转载请注明出处，原稿获取请关注公众号【AI机器学习与知识图谱】回复：自编码器，下面首先简单认识一下：自编码器、变分自编码器和条件变分自编码器之间的关系。1．自编码器：自编码器结构：Encoder将输入数据进行压缩，Deco
CHEONG_KG·2021-05-22 14:48

对话生成模型中的条件变分自编码器(CVAE)

废话不多说直接上模型：这是一个非常经典的对话生成模型，叫做HRED(HierarchicalRNNEnconder-Decoder)。思路很简单，就是用一个RNN来建模前j−1j-1j−1句话，再用一个RNN来建模第jjj句话的k−1k-1k−1个词，然后再用一个RNN来解码第jjj句话的第kkk个词。HRED模型的训练：给定一个词的上文，最大化这个词出现的对数似然（极大似然估计）即：argmax
摸鱼的辉辉酱·2021-02-08 17:33

cvae-gan tensorflow实现

论文依据：Cvae-gan:fine-grainedimagegenerationthroughasymmetrictraining。
一只努力的蚂蚁·2021-01-04 11:31

论文《Are We Really Making Much Progress? A Worrying Analysis of Recent Neural Recommendation ...》阅读

阅读论文概况论文亮点1.Introduction2.ResearchMethod2.1收集可复现论文2.2评估方法3.ValidationagainstBaselines3.1CMN3.2MCRec3.3CVAE3.4CD
煜煜^_^行者·2020-09-11 06:44

[解读] Deep Unsupervised Clustering with Clustered Generator Model

链接:https://arxiv.org/abs/1911.08459v1本文研究在深度生成网络中嵌入类别隐变量从而实现无监督聚类学习生成模型.相关的工作Conditional-VAE(CVAE)[23
天在那边·2020-08-18 17:59

CVAE(条件自编码) Condition GAN (条件GAN) 和 VAE-GAN模型之间的区别之Condition GANs

使用fashion-mnist训练数据集，测试样本的标签使用的是前batch_size个图像所对应的标签#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2019/3/1020:52#@Author:YYLin#@Email:854280599@qq.comimportosimporttimeimporttensorflowastfimportnumpyasnpfromopsimport*fro
YYLin-AI·2020-08-17 14:41

CVAE(条件自编码) Condition GAN (条件GAN) 和 VAE-GAN模型之间的区别之相关文件

第一个文件是用于定义网络中需要使用的各种参数关于卷积和反置卷积相关的图像详细信息可以参考github上的DCGAN中如何设置模型importmathimportnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.python.frameworkimportopsfromutilsimport*if"concat_v2"indir(tf):defconcat(te
YYLin-AI·2020-08-17 14:10

AE(Auto Encoder)、VAE(Variational AutoEncoder)、CVAE(Conditional AutoEncoder)解读

AE(AutoEncoder)、VAE(VariationalAutoEncoder)、CVAE(ConditionalAutoEncoder)解读文章目录1、AE(AutoEncoder)自动编码器2
元大宝·2020-07-07 22:12

条件变分自编码器（CVAE）及相关论文ELBO推导

推导用到的概率公式：P(A,B∣C)=P(A∣B,C)P(B∣C)P(A,B|C)=P(A|B,C)P(B|C)P(A,B∣C)=P(A∣B,C)P(B∣C)证明：由于P(A∣B)=P(A,B)P(B)P(A|B)={P(A,B)\overP(B)}P(A∣B)=P(B)P(A,B)，所以P(A,B∣C)=P(A,B,C)P(C)P(A,B|C)={P(A,B,C)\overP(C)}P(A,B∣
风吹草地现牛羊的马·2020-07-02 11:33

CVAE-GAN

深度神经网络生成模型：从GANVAE到CVAE-GAN-PENGBo的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/27966420在几年前，深度神经网络的热门话题是分类问题：给定一张图
Chaos？·2020-07-01 23:34

深度学习（四十六）——StarGAN, InfoGAN, ProGAN, StyleGAN, BigGAN, FUNIT, CVAE

StarGAN论文：《StarGAN:UnifiedGenerativeAdversarialNetworksforMulti-DomainImage-to-ImageTranslation》CycleGAN的局限在于：对于两个Domain之间的变换，需要两个G网络。可以想象，当Domain的数量上升时，所需G网络的个数将呈指数级增长。如上图左半部分所示。StarGAN给出的办法是：所有的Doma
antkillerfarm·2020-07-01 01:14

条件变分自编码器CVAE

TutorialonVariationalAutoencoders》2018-05-19intuition给定字符’2’,原始的VAE并不能生成数字为2的手写图像，原始的VAE直接对隐变量zz和数据XX建模；而CVAE
NockinOnHeavensDoor·2020-07-01 01:38

BiCycleGAN——Toward Multimodal Image-to-Image Translation，NIPS2017论文解读

pix2pix+noise(z→B^)(\mathbf{z}\rightarrow\widehat{\mathbf{B}})(z→B)ConditionalVariationalAutoencoderGAN:cVAE
风雪夜归人o·2020-06-25 22:13

Tensorflow2.0之卷积变分自编码器（CVAE）

文章目录变分自编码器原理第一阶段第二阶段第三阶段第四阶段（重参数技巧）VAE的本质代码实现1、导入需要的库2、导入数据集3、图像处理增加维度标准化二值化使用tf.data来将数据分批和打乱4、建立CVAE
cofisher·2020-06-25 11:32

变分自编码器+要点综述+代码实现+生成图片

VAE1.3更多思想方面的细节2.VAE的损失函数2.1重构损失-ReconstructionLoss2.2KL-LatentLoss2.3ELBO-LatentLoss2.4更多理论细节3.代码实现3.1CVAE
南瓜派三蔬·2020-06-21 05:00

博士论文-基于生成对抗网络的图像合成-阅读笔记

主要创新点g.章节安排3）相关工作a.图像合成模型b.生成对抗网络的改进c.图像合成的应用与评价标准4）基于特征匹配条件生成对抗网络的图像合成(FM-CGAN)5）基于条件变分生成对抗网络的图像合成(CVAE-GAN
Kobaayyy·2020-06-20 22:40

推荐系统实践(4)---CVAE

VAE(VariationalAuto-Encoder)(2014)关于VAE的介绍，建议去看苏建林的VAE讲解，写的非常好，看完第一篇基本就可以理解VAE的原理了。如果有时间可以阅读剩下两篇的深入分析。建议多读几遍，方便你形成一个清晰的VAE认识。苏剑林.(2018,Mar18).《变分自编码器（一）：原来是这么一回事》[Blogpost].Retrievedfromhttps://www.sp
weberweber·2019-09-29 07:51

条件变分自动编码器

条件变分自编码器CVAE条件变分自编码器概述VAE的局限对于普通的VAE来说，其生成能力和过程表现在从一个隐藏的变量空间中采样，然后去解码生成一个新的东西，拿minist手写数据集举例的话，我们在生成数字之前并不知道解码器会从这个隐变量
仲夏199603·2018-09-04 19:26

dojochina ExtJS视频解压密码

dojochina43 122:dojochina122 13:dojochinatnft3blb71npgd6gu2u71jdet3 14:dojochinahpms2bsqini6eoptjact8cvae2
·2015-10-31 10:52
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