Variational 第3页

【论文笔记_知识蒸馏_2019】Variational Information Distillation for Knowledge Transfer

摘要将在相同或类似任务上预训练的教师神经网络的知识转移到学生神经网络中，可以显著提高学生神经网络的性能。现有的知识转移方法与教师和学生网络的激活或相应的手工制作的特征相匹配。我们提出了一个知识转移的信息理论框架，该框架将知识转移表述为教师和学生网络之间相互信息的最大化。我们将我们的方法与现有的知识转移方法在知识提炼和转移学习任务上进行了比较，结果表明我们的方法一直优于现有的方法。我们通过在CIFA

乱搭巴士·2022-09-25 01:56

VARIATIONAL IMAGE COMPRESSION WITH A SCALE HYPERPRIOR文献实验复现

前言这篇文章是在END-TO-ENDOPTIMIZEDIMAGECOMPRESSION文献基础上进行的改进，主要是加入了超先验网络对边信息进行了处理。相关环境配置与基础可以参考END-TO-ENDOPTIMIZEDIMAGECOMPRESSIONgithub地址：github1、相关命令（1）训练pythonbmshj2018.py-Vtrain同样，我这里方便调试，加入了launch.json{

小夭。·2022-07-04 11:44

Variational graph auto-encoders (VGAE)

ContentsVariationalgraphauto-encoders(VGAE)GraphAuto-Encoders(GAE)Variationalgraphauto-encoders(VGAE)ReferencesVariationalgraphauto-encoders(VGAE)GraphAuto-Encoders(GAE)Definitions给定一个无向无权图G=(V,E)\mat

连理o·2022-06-27 21:41

Bayesian inference problem, MCMC and variational inference

ContentsTheBayesianinferenceproblemWhatisBayesianinference?ComputationaldifficultiesMarkovChainsMonteCarlo(MCMC)--AsamplingbasedapproachVariationalInference(VI)--AnapproximationbasedapproachTheapproxi

连理o·2022-06-27 21:40

变分自编码器 (Variational Autoencoders, VAEs)

ContentsDimensionalityreduction,PCAandautoencodersDimensionalityreductionPrincipalcomponentsanalysis(PCA)AutoencodersVariationalAutoencodersLimitationsofautoencodersforcontentgenerationDefinitionofvar

连理o·2022-06-27 21:10

Paper Reading: Variational Convolutional Neural Network Pruning

ApruningmethodthatbasedonBatchNormalizationlayer.VariationalConvolutionalNeuralNetworkPruningContentBriefintroductionImplementationWhatischannelsaliencyHowtomakegooduseofchannelsaliencyparameterMeansu

surtol·2022-04-16 07:47

论文解读（VGAE）《Variational Graph Auto-Encoders》

PaperInformationTitle：VariationalGraphAuto-EncodersAuthors：ThomasKipf,M.WellingSoures：2016,ArXivOthers：1214Citations,14References1Alatentvariablemodelforgraph-structureddataVGAE使用了一个GCNencoder和一个简单的内积

Learner-·2022-03-23 16:00

[代码阅读] Variational Adversarial Active Learning

2022.2.19！！！此文尚未完工！！！仅供简单参考论文地址：https://arxiv.org/abs/1904.00370代码：https://github.com/sinhasam/vaal发表于：ICCV’19VAAL主要是由一个VAE，一个Discriminator以及相应配套的训练流程构成，接下来我们将对这几部分进行分别介绍。I.VAEVAE位于model.py中的VAE类中，代码如

xiongxyowo·2022-02-20 07:41

Variational Auto-encoder（VAE）变分自编码器

介绍VariationalAuto-encoder（VAE）变分自编码器，是无监督复杂概率分布学习的最流行的方法之一。VAE的最大特点是模仿自动编码机的学习预测机制，在可测函数之间进行编码、解码。同GAN类似，其最重要的idea是基于一个令人惊叹的数学事实：对于一个目标概率分布，给定任何一种概率分布，总存在一个可微的可测函数，将其映射到另一种概率分布，使得这种概率分布与目标的概率分布任意的接近。可

612twilight·2022-02-06 11:38

论文阅读“Advances in Variational Inference”(3)-Amortized Variational inference & Deep learning

ZhangC,BütepageJ,KjellströmH,etal.Advancesinvariationalinference[J].IEEEtransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,2018,41(8):2008-2026.--该论文为综述性论文，所以笔者打算分几部分来完成论文的阅读。（都是因为太菜了本部分为AmortizedVar

掉了西红柿皮_Kee·2022-01-26 17:51

论文阅读“Advances in Variational Inference”(1)-Scalable Variationl Inference

ZhangC,BütepageJ,KjellströmH,etal.Advancesinvariationalinference[J].IEEEtransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,2018,41(8):2008-2026.--该论文为综述性论文，所以笔者打算分几部分来完成论文的阅读。（都是因为太菜了本部分为ScalableVari

掉了西红柿皮_Kee·2022-01-26 16:38

论文阅读“Variational Deep Embedding: A Generative Approach to Clustering”

JiangZ,ZhengY,TanH,etal.Variationaldeepembedding:Agenerativeapproachtoclustering[J].CoRR,2016.摘要翻译聚类是计算机视觉和机器学习中最基本的任务之一。在本文中，作者提出了变分深度嵌入(VaDE)模型，这是一种在变分自动编码器(VAE)框架内提出的新的无监督生成聚类方法。具体来说，VaDE用高斯混合模型(GM

掉了西红柿皮_Kee·2021-12-12 08:25

详解变分自编码器VAE(Variational Auto-Encoder)

前言过去虽然没有细看，但印象里一直觉得变分自编码器（VariationalAuto-Encoder，VAE）是个好东西。趁着最近看概率图模型的三分钟热度，我决定也争取把VAE搞懂。于是乎照样翻了网上很多资料，无一例外发现都很含糊，主要的感觉是公式写了一大通，还是迷迷糊糊的，最后好不容易觉得看懂了，再去看看实现的代码，又感觉实现代码跟理论完全不是一回事啊。终于，东拼西凑再加上我这段时间对概率模型的一

越来越胖的GuanRunwei·2021-05-01 19:51

【变分贝叶斯自动编码(AEVB)】Auto-Encoding Variational Bayes

Auto-EncodingVariationalBayesDiederikPKingma,MaxWelling【论文+代码(Python):变分贝叶斯自动编码(AEVB)】《Auto-EncodingVariationalBayes》DiederikPKingma,MaxWelling(2014)O网页链接Github(fauxtograph):O网页链接参阅:O爱可可-爱生活(Submitted

hzyido·2021-04-29 14:46

【论文笔记03】Variational Adversarial Active Learning，ICCV 2019

目录导引系列传送VAAL1Abstract2Introduction3Model3.13.23.3ExperimentsReference系列传送我的论文笔记频道【ActiveLearning】【论文笔记01】LearningLossforActiveLearning,CVPR2019【论文笔记02】ActiveLearningForConvolutionalNeuralNetworks:ACor

Brandon Bryant·2021-03-27 16:04

Stein variational gradient descent（SVGD）

Steinvariationalgradientdescent（SVGD）1.Stein'sIdentity2.向量情况下的距离度量3.矩阵情况下的距离度量4.Kernel的引入4.1RKHS4.2KernelizedSteinDiscrepancy（KSD）可行性证明易于求解证明5.SVGD算法5.1KLdivergence的联系5.2Algorithm5.实验最近读了LiuQiang组关于SV

n.nothing·2020-12-06 11:42

论文阅读“The Multi-Entity Variational Autoencoder”

引用格式：NashC,EslamiSMA,BurgessC,etal.Themulti-entityvariationalautoencoder[C]//NIPSWorkshops.2017.摘要翻译将世界表示为对象是人类智能的核心。它是人们进行推理，想象，规划和学习的先进能力的基础。人工智能通常假设对象是人类定义的表示形式，而很少有人研究如何通过无监督学习来产生基于对象的表示形式。在这里，我们提

掉了西红柿皮_Kee·2020-09-27 22:24

论文阅读“Multimodal Network Embedding via Attention based Multi-view Variational Autoencoder”

引用：HuangF,ZhangX,LiC,etal.Multimodalnetworkembeddingviaattentionbasedmulti-viewvariationalautoencoder[C]//Proceedingsofthe2018ACMonInternationalConferenceonMultimediaRetrieval.2018:108-116.问题说明多模态网络被定

掉了西红柿皮_Kee·2020-09-18 11:34

Unified Dynamic Convolutional Network for Super-Resolution with Variational Degradations 论文解读

论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.06965总述：在单图像超分领域，现如今研究者只考虑某一种单一的退化过程(如双线性下采样)，或者是考虑多种退化过程，以此来更好地模拟现实世界的退化情况。然而，大部分工作都是以固定的方式来组合退化过程，或者为不同的退化类型训练神经网路。更可取的应该是训练一个网络来适应更加宽范围和多种类型的退化过程。因此，本文提出了一种适用于可变降质类型

爱coco-爱科研·2020-09-13 06:49

CVPR2020（UDVD 应对多种退化情景）Unified Dynamic Convolutional Network for Super-Resolution with Variational

UnifiedDynamicConvolutionalNetworkforSuper-ResolutionwithVariationalDegradations文章链接：https://arxiv.org/pdf/2004.06965.pdf项目地址：未开源文章想通过一个模型来解决多种图像退化的问题abstract1、简介2、相关工作现存的问题：大多数方法都假设退化模型是固定且单一的，这种方式使得

叱咤风云666·2020-09-13 04:56

变分推断variational Inference

十一、变分推断1.背景{频率角度，优化问题{回归{Model策略算法{解析解数值解SVMEM等等贝叶斯角度，积分问题{贝叶斯Infernece(求贝叶斯后验)P(θ∣x)=P(x∣θ)P(θ)P(x)贝叶斯决策(预测，最后还是求贝叶斯后验)P(x~∣x)=∫θP(x~,θ∣x)dθ=∫θP(x~∣θ)P(θ∣x)dθ=Eθ∣x[P(x~∣θ)]\begin{cases}频率角度，优化问题\begi

一帆风顺邀请您加入群聊·2020-09-12 05:18

《变分自动编码器在协同过滤中的使用》做推荐召回《Variational Autoencoders for Collaborative Filtering 》

文章主要讲VAE中的隐式反馈在CF中的使用，取topK做为召回。非线性的概率模型可以大大提升模型的表征能力。传统encode-decode框架把Inputencode到一个“固定”的编码，然后再利用decode将编码复原到目标，对于未知的输入可能无法decode到有意义的输出，而VAE在encode过程得到一个隐式的分布得到均值和方差两个参数，通过两个参数确定的分布进行采样得到隐变量z，然后对z进

维尼弹着肖邦的夜曲·2020-09-11 23:08

变分自编码器Variational Auto-Encoder(VAE)

什么是VAEVAE与GAN都是做生成的model，用来构建一个从隐变量Z生成目标数据X的模型，其中是有差别的。GAN与VAE都是在假设data服从某些常见的分布，比如正太分布，前提下去实现的，训练一个X=g(Z)的model，GAN与VAE都是在进行分布之间的变换，将原来的概率分布映射到了训练集的概率分布。因为我们只知道数据的真实样本，并不知道其data分布表达式，判断生成分布与真实分布的相似度对

亦乐Catherine·2020-09-11 21:04

【Deep Learning】Variational autoencoder

Original:link学习变分自编码器（variationalautocoder）再一次让我领略到了Bayesian理论的强大之处，variationalautocoder是一种powerful的生成模型。Limitationsofautoencodersforcontentgeneration在上期推送的经典的autoencoder中，存在一些局限性，如下Whenthinkingabouti

稷殿下·2020-09-11 16:20

变分自编码器入门（Variational Auto Encoder, VAE）

目录1学习体会2变分的意义3流程及存在的“对抗”3.1流程3.2Reparametrization3.3“对抗”4改进5参考文献1学习体会如下图，我们假设头像图片的有三个特征X=(x1,x2,x3)X=(x_1,x_2,x_3)X=(x1,x2,x3),（比如说x1x_1x1代表脸型，x2x_2x2代表眼睛，x3x_3x3代表嘴巴，这里选三个只是方便理解），确定值描述就是中间的坐标轴，每个特征都有

weixin_43948357·2020-09-08 17:40

【论文笔记】Discrete-State Variational Autoencoders for Joint Discovery and Factorization of Relations

文章目录Discrete-StateVariationalAutoencodersforJointDiscoveryandFactorizationofRelations导读Abstract1.Introduction2.ProblemDefinition4.ReconstructionErrorMinimization4.1Encodingcomponenet4.2ReconstructionC

DrogoZhang·2020-08-26 11:30

Variational inference

**一、Probabilisticlatentvariablemodels（概率隐变量模型）**-离散形式一般形式二、Howdowetrainlatentvariablemodels?三、Variationalinference我个人觉得叫变分推理翻译的不好，应该叫做基于隐变量的推理比较好四、Amortizedvariationalinference

你挖坑我栽树他乘凉·2020-08-23 08:33

变分推断（variational inference）

大家对贝叶斯公式应该都很熟悉P(Z∣X)=p(X,Z)∫zp(X,Z=z)dzP(Z|X)=\frac{p(X,Z)}{\int_zp(X,Z=z)dz}P(Z∣X)=∫zp(X,Z=z)dzp(X,Z)我们称P(Z∣X)P(Z|X)P(Z∣X)为posteriordistribution。posteriordistribution的计算通常是非常困难的，为什么呢？假设ZZZ是一个高维的随机变量，

ke1th·2020-08-23 07:47

变分推断（Variational Inference）

变分推断变分变分推断平均场理论变分下界求解过程（极大化ELOB）一元高斯分布的例子例子：混合高斯的变分变分分布变分下界预测概率密度变分线性回归变分分布预测分布在概率模型的应用中，一个中心任务是在给定观测（可见）数据变量X的条件下，计算潜在变量Z的后验概率分布p(ZjX)，以及计算关于这个概率分布的期望。对于实际应用中的许多模型来说，计算后验概率分布或者计算关于这个后验概率分布的期望是不可⾏的。这可

Raven_shhy·2020-08-23 07:15

variational inference

theta:orgparameter,theta_P:variationalparameter1.goal:估计p(z|x)2.找p(x|theta)likelihood的lowerbound，再max这个lowerbound就能找到p(z|x)的近似分布q(z|theta_P)3.找completelikelihoodln[p(x,z)]的关于qjj!=i的期望4.incompletelikel

xyqzki·2020-08-23 04:42

Variational Option Discovery Algorithms

JoshuaAchiamUCBerkeley&OpenAIHarrisonEdwardsOpenAIDarioAmodeiOpenAIPieterAbbeelUCBerkeleyhttps://arxiv.org/pdf/1807.10299.pdfAbstractWeexploremethodsforoptiondiscoverybasedonvariationalinferenceandmak

朱小虎XiaohuZhu·2020-08-20 22:05

pytorch + visdom AutoEncode 和 VAE(Variational Autoencoder) 处理手写数字数据集（MNIST）

环境系统：win10cpu：i7-6700HQgpu：gtx965mpython:3.6pytorch：0.3数据使用mnist，使用方法前面文章有。train_dataset=datasets.MNIST('./mnist',True,transforms.ToTensor(),download=False)train_loader=DataLoader(train_dataset,BATCH_

泛泛之素·2020-08-19 04:44

【DL笔记】Tutorial on Variational AutoEncoder——中英文对照（更新中）

更新时间：2018-09-25AbstractInjustthreeyears,VariationalAutoencoders(VAEs)haveemergedasoneofthemostpopularapproachestounsupervisedlearningofcomplicateddistributions.VAEsareappealingbecausetheyarebuiltontop

roguesir·2020-08-19 03:20

深度学习（生成式模型GMVAE）——deep unsupervised clustering with gaussian mixture variational autoencoders

文章目录前言GMVAE的生成过程GMVAE的损失函数reconstructiontermconditionalpriortermw-priortermz-priortermGMVAE的结构前言我将看过的论文建了一个github库，方便各位阅读地址传统的VAE，隐变量服从标准高斯分布（单峰），但有时候，单个高斯分布可能不能完全表达图像x的特征，比如MINIST数据集有0~9这10个数字，直觉上使用1

菜到怀疑人生·2020-08-17 22:26

Autoencorder理解(7):Variational Autoencoder

以下将分为6个部分介绍:vae结构框架vae与ae区别提及一下为什么要采样如何优化vae应用vae生成/抽象看待vae学习1.框架:先来看一下VAE的结构框架,并先预告一下结论:VAE包括encoder（模块1）和decoder（模块4）两个神经网络。两者通过模块2、3连接成一个大网络。利益于reparemeterization技巧，我们可以使用常规的SGD来训练网络。Figure1.VAEfra

Alanyannick·2020-08-17 15:22

官网实例详解4.40（variational_autoencoder.py）-keras学习笔记四

使用Keras建立变分自编码器演示脚本Keras实例目录代码注释'''ThisscriptdemonstrateshowtobuildavariationalautoencoderwithKeras.使用Keras建立变分自编码器演示脚本#Reference参考-Auto-EncodingVariationalBayes自动编码变分贝叶斯https://arxiv.org/abs/1312.611

wyx100·2020-08-17 11:13

官网实例详解4.41（variational_autoencoder_deconv.py）-keras学习笔记四

使用Keras和反卷积层建立变分自编码器演示脚本Keras实例目录代码注释'''ThisscriptdemonstrateshowtobuildavariationalautoencoderwithKerasanddeconvolutionlayers.使用Keras和反卷积层建立变分自编码器演示脚本#Reference-Auto-EncodingVariationalBayes自动编码变分贝叶斯

wyx100·2020-08-17 11:12

Auto-Encoding Variational Bayes论文阅读

Auto-EncodingVariationalBayes论文阅读Auto-EncodingVariationalBayes论文阅读方法数学理论基础介绍MLE(ML)和MAP算法mean-fieldvariationalinference方法解释变分下界的推理KL散度的数学推导算法对隐含变量z的表述核心算法算法应用——VariationalAuto-Encoder代码和应用分析心得总结Auto-E

填2·2020-08-17 02:14

[ICML19] Rates of Convergence for Sparse Variational Gaussian Process Regression

今年ICML的第二篇最佳论文是来自英国剑桥大学和机器学习平台Prowler.io的研究。之前已经有人开发出了一种高斯过程后验的极好变分近似。避免出现数据集大小为N，计算时间复杂度为O(N3)的情况，将计算成本降低到O(NM2)，其中M是一个远小于N的数。虽然计算成本对于N是线性的，但算法的真正复杂度取决于如何增加M以确保一定的近似质量。本文通过描述向后KL散度（相对熵）上界的行为来解决这个问题。研

gdtop818·2020-08-16 16:38

【GNN五大类 VGAE】（变分图自编码器）：Variational Graph Auto-Encoders

论文VariationalGraphAuto-Encoders利用变分自编码器完成图重构转载阿泽的学习笔记目录1.Introduction2.VGAE2.1VAE2.2VGAE2.3GAE3.Experiment4.Conclusion5.Reference6.变分自动编码器其他相关论文5篇6.1.VariationalSpectralGraphConvolutionalNetworks6.2.S

静静和大白·2020-08-15 23:46

Variational AutoEncoder_VAE基础：LVM、MAP、EM、MCMC、Variational Inference（VI）

Kingmaetal和Rezendeetal在2013年提出了变分自动编码器（VariationalAutoEncoders，VAEs）模型，仅仅三年的时间，VAEs就成为一种最流行的生成模型（Generativemodel），通过无监督的方式学习复杂的分布。VAE和GAN一样是一种学习生成模型学习框架，它由encoder和decoder两个部分组成，两个部分都可以由CNN、LSTM、DNN等网络

lqfarmer·2020-08-10 18:41

Variational Autoencoder: Basic Concept

Theneuralnetworkperspective传统的Autoencoder结构如下图：但是这种结构没法生成新数据，只能做数据压缩。怎么改进呢？可以考虑加一个正则项，让隐变量趋近一个单位高斯分布。generation_loss=mean(square(generated_image-real_image))latent_loss=KL-Divergence(latent_variable,u

张小彬的代码人生·2020-08-09 04:46

变分自编码VAE(variational autoencoder)及Keras 实现

在Keras中提供了一个VAE的Demo:variational_autoencoder.py为了输出网络形状，我将代码稍微改了一下，并注释了一些自己的理解

nuaa_bo·2020-08-08 22:23

Autoencorder理解(5):VAE（Variational Auto-Encoder，变分自编码器）

reference:http://blog.csdn.net/jackytintin/article/details/53641885近年，随着有监督学习的低枝果实被采摘的所剩无几，无监督学习成为了研究热点。VAE（VariationalAuto-Encoder，变分自编码器）[1,2]和GAN（GenerativeAdversarialNetworks）等模型，受到越来越多的关注。笔者最近也在学

Alanyannick·2020-08-08 22:41

Variational Autoencoder 变分自动编码器

一步一步实现一个VAE大部分来自KerasVAE的教程，不过没有使用mnist，而是用了cifar10的数据集最简单的两个全链接层的Autoencoder先贴个代码:#thisisthesizeofourencodedrepresentationsencoding_dim=32#32floats->compressionoffactor24.5,assumingtheinputis784float

lee813·2020-08-08 17:00

VAE (Variational Autoencoder)变分自动编码器笔记

VAE(VariationalAutoencoder)变分自动编码器笔记今天在论文《Off-PolicyDeepReinforcementLearningwithoutExploration》中的一部分看到了算法使用的VAE，也就是变分自动编码器。文章中给出的相关内容如下：变分自动编码器(VariationalAuto-Encoder,VAE)一个变分自动编码器（VAE）是一个以最大化边缘对数似然

BigNosefan·2020-08-08 15:19

小白谈VAE（Variational Autoencoder）（变分自动编码器）

前两天组会，论文提到了VAE，导师一直问我VAE，还问我能不能推出来当时哑口无言下面总结一下VAE以及推倒。上面的是模型。这里先给出推导再解释参数。从后面来看，P(x)是decoder的可能性，当然要最大，这里的q是encoder一般选择正态分布。继续化简后面的是decoder的kl散度，>=0,所以它的lowerbound是前面这项。为了最大化likelyhood，q(z|x)和p没有关系，因此

codedrinker·2020-08-08 11:19

VAE异常检测论文复现——Anomaly Detection for Skin Disease Images Using Variational Autoencoder

VAE异常检测论文复现——AnomalyDetectionforSkinDiseaseImagesUsingVariationalAutoencoder数据集下载数据集预处理及数据集调用深度学习网络结构Loss函数的选择实验结果今天内容是复现论文AnomalyDetectionforSkinDiseaseImagesUsingVariationalAutoencoder当中的实验，因为目前还没有

填2·2020-08-03 03:33

【论文解读 WWW 2019 | MVAE】Multimodal Variational Autoencoder for Fake News Detection

论文题目：MVAE:MultimodalVariationalAutoencoderforFakeNewsDetection论文来源：WWW2019论文链接：https://doi.org/10.1145/3308558.3313552代码链接：https://github.com/dhruvkhattar/MVAE关键词：多模态融合；图片；文本；变分自编码器；假新闻检测；microblogs文章

byn12345·2020-08-02 20:10

论文阅读笔记《Generalized Zero- and Few-Shot Learning via Aligned Variational Autoencoders》

核心思想本文提出一种基于变分自动编码器的广义零样本学习算法，通过结合图像特征信息和描述特征信息来构建包含重要的多模型信息的潜在特征，并借此实现对于未见过的（unseen）样本的分类。要想理解本文必须要先了解两个基础概念：广义零样本学习（Generalizedzero-shotlearning，GZSL）和变分自动编码器（VariationalAutoencoders，VAE）。零样本学习是

深视·2020-07-28 07:08

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