Variational 第4页

Generalized Zero- and Few-Shot Learning via Aligned Variational Autoencoders【CVPR2019】

PDF:GeneralizedZero-andFew-ShotLearningviaAlignedVariationalAutoencoderscode:implementbypytorch摘要Manyapproachesingeneralizedzero-shotlearningrelyoncross-modalmappingbetweentheimagefeaturespaceandthecl

Xie_learning·2020-07-27 17:21

Variational Inference with Normalizing Flows 论文小结

变分推断中，用于近似的后验分布的选择是变分推断的核心问题。大多数的变分推断的应用为了进行高效的推断都聚焦于简单的后验近似族，比如mean-field（平均场）或者简单的结构化近似。这一限制极大的影响变分推断方法的质量和性能表现。本文提出了一种新的方法来指定灵活的，任意复杂的和可伸缩的近似后验分布(也就是normalizingflow)。该近似是通过normalizingflow构造的分布，通过一系

Marcus-Bao·2020-07-27 15:59

变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）

1.神秘变量与数据集现在有一个数据集DX(dataset,也可以叫datapoints)，每个数据也称为数据点。我们假定这个样本受某种神秘力量操控，但是我们也无从知道这些神秘力量是什么？那么我们假定这股神秘力量有n个，起名字叫power1,power2,…,powern吧，他们的大小分别是z1,z2,…,zn，称之为神秘变量表示成一个向量就是z=⎛⎝⎜⎜⎜⎜z1z2⋮zn⎞⎠⎟⎟⎟⎟z也起个名字叫

Duckie-duckie·2020-07-15 12:39

变分贝叶斯（Variational Bayes）

详见博客：http://www.blog.huajh7.com/variational-bayes/【关键字】平均场理论，变分法，贝叶斯推断，EM算法，KL散度，变分估计，变分消息传递引言·从贝叶斯推断说起

weixin_30851409·2020-07-15 03:24

Auto-Encoding Variational Bayes

为了了解变分自编码器而查到这篇论文，但是看起来比较难懂，所以就一边用翻译软件翻译一遍记录着读。摘要在有向概率模型中，如果存在具有难处理的后验分布的连续隐变量和大型数据集，我们如何能够进行有效的推理和学习？我们引入了随机变分推理和学习算法，其扩展到大数据集，并且在一些温和的差异性条件下，甚至可以在棘手的情况下工作。我们的贡献是双重的。首先，我们表明，变分下界的重新参数化产生了可以使用标准随机梯度法直

Murphy_0606·2020-07-14 12:52

【零样本学习】A Generative Model For Zero Shot Learning Using Conditional Variational Autoencoders

MotivationZeroshotlearning假设虽然没有不能得到unseenclass的图像，但是可以获得unseenclass的语义信息（属性信息或者文本描述等），所以ZSL的研究有助于理解语言概念如何很好地转化为视觉信息。倘若某个类别能够被语义向量准确地表示，那么ZSL问题就可以看作寻找语义向量和图像视觉特征之间的关系。现有的大多数ZSL方法就是学习图像视觉空间到语义空间的映射关系。然

x124612·2020-07-12 16:35

关于FV(Fisher Vector)和变分自编码VAE（Variational Autoencoder）的原理简介

1.FV（FisherVector）FV的思想用一句话概括就是：用所有的聚类中心的线性组合去表示每个特征点简单来说，假设样本各特征符合独立同分布（i.i.d）则样本的概率分布可以由各个特征维度的概率分布的乘积得到。对该式取对数的话，就可以将乘法运算转换为加法运算，即Fishervector就是对上式求偏导的结果归一化后构成的。具体数学推导过程请参考点击打开链接。fv的伪代码实现过程如下：接下来是本

excelsiorX·2020-07-10 09:53

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

最近在研究编码器，阅读大量论文，历程艰辛，特此记录。如果博文有不妥之处，请告知，我一定及时修正！AE(AutoEncoder)、VAE(VariationalAutoEncoder)、CVAE(ConditionalAutoEncoder)解读文章目录1、AE(AutoEncoder)自动编码器2、VAE(VariationalAutoEncoder)3、CVAE(ConditionalAutoE

元大宝·2020-07-07 22:12

基于图嵌入的高斯混合变分自编码器的深度聚类(Deep Clustering by Gaussian Mixture Variational Autoencoders with Graph Embedding

基于图嵌入的高斯混合变分自编码器的深度聚类DeepClusteringbyGaussianMixtureVariationalAutoencoderswithGraphEmbedding,DGG作者：凯鲁嘎吉-博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/1.引言这篇博文主要是对论文“DeepClusteringbyGaussianMixtureVariationalAu

凯鲁嘎吉·2020-07-07 16:00

白话Variational Autoencoder（变分自编码器）

本文将简单介绍一下VariationalAutoencoder。作者也在学习当中，如有不正确的地方，请大家指正，谢谢～原始的autoencoder一般分为两个部分encoderpart和decoderpart。encoder是将input转化为encodingvector，之后通过decodernetwork重新构造input。图1origanalautoencoder（fromwikipedia

一一爱吃大米·2020-07-05 13:04

f-GAN: Training Generative Neural Samplers using Variational Divergence Minimization

TrainingGenerativeNeuralSamplersusingVariationalDivergenceMinimizationPaper:http://papers.nips.cc/paper/6066-f-gan-training-generative-neural-samplers-using-variational-divergence-minimization

Seyanh Qiang·2020-07-05 09:10

【f-GAN】f-GAN：Training Generative Neural Samplers using Variational Divergence Minimization

1.f-divergence用f-divergence来衡量两个分布得不同不同的f(x)对应不同的divergence用f(x)得FenchelConjugate将f(x)表示出来再带入D令D(x)代替t，即输入为x输出为t=D(x),得到初始的f-divergence，此时是f-divergence得lowerbound接下来就是要找一个最好的D，来近似f-divergence最后找一个G，使得

zhangbin0917·2020-07-05 02:24

GMVAE（GAUSSIAN MIXTURE VARIATIONAL AUTOENCODERS）高斯混合变分自编码器公式推导

GMM高斯混合模型：p(x)=∑zp(c)p(x∣c)=∑k=0K−1πkN(x∣μk,σk)\begin{aligned}p(x)=&\sum_{z}p(c)p(x|c)\\=&\sum_{k=0}^{K-1}\pi_{k}N(x|\mu_{k},\sigma_{k})\end{aligned}p(x)==z∑p(c)p(x∣c)k=0∑K−1πkN(x∣μk,σk)其中∑kπk=1，c是一个K

风吹草地现牛羊的马·2020-07-05 00:27

NIPS2018深度学习论文及代码集锦(含VAE LSTM等)

EvgenyAndriyash,WilliamG.MacreadyQuadrant.ai,D-WaveSystemsInc.https://papers.nips.cc/paper/7457-dvae-discrete-variational

frank_hetest·2020-07-04 17:29

[深度学习从入门到女装]变分自编码器（Auto-Encoding Variational Bayes）

论文地址：Auto-EncodingVariationalBayesTutorialonVariationalAutoencoders强烈建议看上方链接的第二篇，是一篇通俗易懂的变分自编码的教程，本文也是基于这篇教程VariationalAutoencoders变分自编码器作为一种生成模型，类似GANs，使用一个潜变量（latentvariable）z来生成x其中举了一个例子关于latentvar

炼丹师·2020-07-02 14:18

变分推断(Variational Inference)

(学习这部分内容大约需要花费1.1小时)摘要在我们感兴趣的大多数概率模型中,计算后验边际或准确计算归一化常数都是很困难的.变分推断(variationalinference)是一个近似计算这两者的框架.变分推断把推断看作优化问题:我们尝试根据某种距离度量来寻找一个与真实后验尽可能接近的分布(或者类似分布的表示)预备知识学习变分推断需要以下预备知识多元分布:边际化(Marginalization)是

dianjun9551·2020-07-01 22:55

VAE(Variational Autoencoder)的原理

arXivpreprintarXiv:1312.6114(2013).论文的理论推导见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25401928中文翻译为：变分自动编码器转自：http://kvfrans.com/variational-autoenco

deye1979·2020-07-01 22:35

12 变分推断(Variational Inference)

假设我们的⽬的是求解分布p，但是该分布不容易表达，即很难直接求解。此时可以⽤变分推断的⽅法寻找⼀个容易表达和求解的分区q，当q和p的差距很⼩的时候，q就可以作为p的近似分布了。1背景我们已经知道概率模型可以分为，频率派的优化问题和贝叶斯派的积分问题。1.1优化问题为什么说频率派角度的分析是一个优化问题呢？我们从回归和SVM两个例子上进行分析。我们将数据集描述为：D={(xi,yi)}i=1N,xi

AI路上的小白·2020-07-01 19:20

【VAE学习笔记】全面通透地理解VAE(Variational Auto Encoder)

完整笔记：http://www.gwylab.com/note-vae.html李宏毅老师的教程视频：https://www.bilibili.com/video/av15889450/?p=33————————————————————————————————— 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

bupt_gwy·2020-07-01 15:31

(转) 变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）通俗教程

变分自编码器（VariationalAutoencoder,VAE）通俗教程转载自:http://www.dengfanxin.cn/?p=334&sukey=72885186ae5c357d85d72afd35935fd5253f8a4e53d4ad672d5321379584a6b6e02e9713966e5f908dd7020bfa0c555fdengfanxin未来2016年11月15日1

a1424262219·2020-07-01 15:29

（十）Unsupervised Anomaly Detection in Energy Time Series Data using Variational Recurrent Autoencoder

内含动画的PPT已经上传，可以在我上传的资源里看到，可免费下载论文信息：2018IEEEVAE+Attention+无监督+异常检测+时间序列本篇论文需要具备一定的VAE了解及相关的数学知识我在阅读该论文过程中参考的一些学习网址：(1)https://zhuanlan.zhihu.com/p/64485020(2)https://zhuanlan.zhihu.com/p/83865427(3)ht

是肉球哇·2020-07-01 14:05

【深度学习】VAE(Variational Auto-Encoder)原理

下面的内容是从李宏毅2017年机器学习课程中关于VAE一节[1]中整理的。课程讲解的非常细致，再整理一遍方便理解查阅。一、AE与VAEAE(Auto-Encoder)是一个应用很广泛的机器学习方法。主要内容即是：将输入(Input)经过编码器(encoder)压缩为一个编码(code)，再通过解码器(decoder)将编码(code)解码为输出(Output)。学习的目标即：要使得输出(Outpu

NooahH·2020-07-01 12:02

Second paper:《Auto-encoding Variational Bayes》自编码变分贝叶斯的阅读笔记

这是生成模型下面阅读的secondpaper：论文地址：[1312.6114]Auto-EncodingVariationalBayes来源：arXiv:1312.6114v10[stat.ML]1May2014参考文章链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/372244921介绍在涉及如下图所示的包含隐变量的学习和推理问题时，往往会遇到后验概率不可计算的情况，这会导致参数

Jasminexjf·2020-07-01 10:55

浅谈变分自编码器（Variational Auto Encoder）

作者：SnowYuan1.VAE简介变分自编码器（VariationalAutoencoder，VAE）是生成模型（GenerativeModel）的一种，另一种常见的生成模型是生成式对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN），这里我们介绍下VAE的原理，并用Keras实现。变分自动编码器很酷，他们让我们对大的数据集建模，设计出复杂的生成模型的数据，它们可以生成虚

Insightzen_xian·2020-07-01 10:29

变分自编码器（Variational auto-encoder, VAE）理解及教程

文章目录导读引言介绍详细教程导读小编在读一篇论文时遇到了变分自编码器（Variationalauto-encoder，VAE）的概念，我也是第一次接触，于是乎翻遍了网上现有的好多资料，稍微理解了一点，整理下来，希望能帮助大家。如有不对地方，还请各位下方评论区批评指正，感谢您的交流指导~~引言首先附上关于变分自编码器的论文Auto-EncodingVariationalBayes[PDF]变分自编码

Mr.Ma-master·2020-07-01 06:39

大话 - 自编码(Autoencoder)和变分自编码(Variational Autoencoder)

因为最近在研究自编码和变分自编码的区别，以及应用方向，现在总结内容和大家分享一下。自编码(Autoencoder)自编码（Autoencoder）在降维算法普遍被认可的一种算法，算法的主要出发点：如果有个网络，你将数据输入（N维），可以是图片或者其他特征，然后网络吐出了相同的数据，那么我们是否可以认为网络的某些隐层特点（输出,M维）可以代表你的输入数据特点？—-因为基于这个隐层输出，网络又重新输出

weixin_39195527·2020-07-01 06:10

Variational Auto-encoder(VAE)变分自编码器-Pytorch

importosimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvision.utilsimportsave_image#配置GPU或CPU设置device=torch.device('cuda'iftorch.cuda

weixin_30446613·2020-07-01 05:24

[深度学习]半监督学习、无监督学习之Variational Auto-Encoder变分自编码器(附代码)

论文全称：《Auto-EncodingVariationalBayes》论文地址：https://arxiv.org/pdf/1312.6114.pdf论文代码：keras版本：https://github.com/bojone/vaepytorch版本：https://colab.research.google.com/github/smartgeometry-ucl/dl4g/blob/mas

Thorrrrrrrrrr·2020-07-01 04:43

变分推断（Variational Inference）最新进展简述

动机变分推断（VariationalInference,VI）是贝叶斯近似推断方法中的一大类方法，将后验推断问题巧妙地转化为优化问题进行求解，相比另一大类方法马尔可夫链蒙特卡洛方法（MarkovChainMonteCarlo,MCMC），VI具有更好的收敛性和可扩展性（scalability），更适合求解大规模近似推断问题。当前机器学习两大热门研究方向：深度隐变量模型（DeepLatentVari

PaperWeekly·2020-07-01 01:34

生成模型--变分自编码器(Variational Autoencode，VAE)

变分自编码器(VariationalAutoencode，VAE) GenerativeModels，VariationalAutoencoder(VAE)和GAN可以说是两座大山头。 VAE包括两部分：编码器和解码器。编码器将数据分布的高级特征映射到数据的低级表征，低级表征叫作本征向量（latentvector）。解码器吸收数据的低级表征，然后输出同样数据的高级表征。参考资料：http:

whitenightwu·2020-06-29 22:36

VAE(Variational Autoencoder)的通俗理解和理论推导

VAE(VariationalAutoencoder)是AE(Autoencoder)的一种改进，属于无监督学习的范畴。本文从感性认识和理论推导两部分来阐述VAE,并总结VAE的优点以及其缺点。感性认识VAE(1.1什么是AE;1.2感性认识VAE;1.3WhyVAE)理论推导VAE(2.1高斯混合模型；2.2VAE的理论推导)VAE的缺点一.感性认识VAE1.1什么是AE(Auto-encode

根号九等于三·2020-06-29 04:33

【论文笔记】Auto-Encoding Variational Bayes

导读VAE嘛，之前觉得水平不够，不敢读。现在觉得，试试吧。Abstract如何在连续隐变量，难以估计后验概率以及大量数据集的情况下，良好的推断与学习呢？本文提出随机变量推断。对于随机变量的下界估计使用重参数化可以直接通过随机梯度进行优化在独立同分布数据集上的连续隐变量，后验估计可以很好的被估计出来。IntroductionAuto-EncodingVB算法，使用SGVB，使用简单的采样就可以估计出

DrogoZhang·2020-06-28 19:27

变分推断(Variational Inference)-mean field

所谓推断，即是在概率图模型中计算未观测变量(变量集)的后验分布；然后根据推测出的未观测变量与观察变量一起进行参数学习。注意如果将待学习参数也当作变量，那么参数学习也类似于推断问题。推断分为精确推断和近似推断，因精确推断往往需要很大的计算开销，所以近似推断在现实应用中跟为常用。近似推断分为基于确定性的变分推断和基于随机性的采样方法。本文将深入探讨变分推断的原理与技术细节。假设在贝叶斯模型中，XX代表

JRRG·2020-06-26 14:27

实战PyTorch（三）：Auto Encoder & Variational Autoencoder

1.AutoEncoder具体流程：输入==RESHAPE==>784=>1000=>1000=>20=>1000=>1000=>784==RESHAPE==>输出1.网络网络层：encoder{[b,784]=>[b,20]}+decoder{[b,20]=>[b,784]}连接层：input.reshape->encoder->decoder->output.reshpeclassAE(nn.

sleepinghm·2020-06-26 13:25

变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）通俗教程

安利一篇邓范鑫的关于变分自编码器VAE的讲解文，易读，读完觉得受益匪浅。码住，以后可以温故知新~以下均转载自邓范鑫的文章内容【1】变分自编码器（VariationalAutoencoder,VAE）通俗教程http://www.dengfanxin.cn/?p=3341.神秘变量与数据集现在有一个数据集DX(dataset,也可以叫datapoints)，每个数据也称为数据点。我们假定这个样本受某

ran337287·2020-06-26 05:10

Variational Autoencoder（变分自编码 VAE）

使用通用自编码器的时候，首先将输入encoder压缩为一个小的form，然后将其decoder转换成输出的一个估计。如果目标是简单的重现输入效果很好，但是若想生成新的对象就不太可行了，因为其实我们根本不知道这个网络所生成的编码具体是什么。虽然我们可以通过结果去对比不同的对象，但是要理解它内部的工作方式几乎是不可能的，甚至有时候可能连输入应该是什么样子的都不知道。解决方法是用相反的方法使用变分自编码

上杉翔二·2020-06-25 16:39

变分自编码器VAE(Variational Autoencoders)及示例代码

这里写一个中文版快速入门笔记，更细致的理论分析和推导见：TutorialonVariationalAutoencodersVAE是一个学习复杂分布的无监督学习模型。在实践中，给定数据XXX，我们往往想得到P(X)P(X)P(X)，使得那些真实数据概率较大，而随机噪声概率较小。同时，我们还希望能够生成更多其他类似“真实”的例子，进而丰富我们的数据，典型例子如动画设计等领域，这就是“生成”模型的mot

南阁风起·2020-06-25 03:03

Auto-Encoding Variational Bayes

自编码变分贝叶斯，一听就是个非常统计、非常机器学习的名字。这篇文章也非常像传统机器学习论文，而不太像神经网络方面的实验论文。本文关注的问题是：当后验分布不可追踪/确定的情况下（比如说流式处理，或者无法一次将所有数据加载到内存的大数据场景），如何利用概率模型进行有效的参数推断呢？作者论文的主要贡献：A.通过公式推导，给出了下确界的一种表达形式，并且设计了巧妙的方法，将难以求解的原问题转化成可以用SG

0_oHuanyu·2020-05-30 23:07

瑞丽熵 -Variational Characterization of Eigenvalues

结论：证明：令\(v_1...v_n\)是对应的\(\lambda1...\lambdan\)的单位特征向量。现考虑由\(v_1...v_k\)展成的\(k-dimensional\space\)，在此空间中的每个向量\(x=\sum_{i=1}^ka_iv_i\)。则此时分子为:\[x^TMx=\sum_{i,j=1}^ka_ia_jv_i^TMv_j=\sum_{i,j=1}^ka_ia_jv

孔胡子·2020-05-28 15:00

变分深度嵌入(Variational Deep Embedding, VaDE)

变分深度嵌入(VariationalDeepEmbedding,VaDE)作者：凯鲁嘎吉-博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/这篇博文主要是对论文“VariationalDeepEmbedding:AnUnsupervisedandGenerativeApproachtoClustering”的整理总结，阅读这篇博文的前提条件是：了解高斯混合模型用于聚类的算法，

凯鲁嘎吉·2020-05-13 15:00

[译]Variational Inference: A Review for Statisticians

NeilZhu，IDNot_GOD，UniversityAI创始人&ChiefScientist，致力于推进世界人工智能化进程。制定并实施UAI中长期增长战略和目标，带领团队快速成长为人工智能领域最专业的力量。作为行业领导者，他和UAI一起在2014年创建了TASA（中国最早的人工智能社团）,DLCenter（深度学习知识中心全球价值网络），AIgrowth（行业智库培训）等，为中国的人工智能人才

朱小虎XiaohuZhu·2020-04-13 06:32

Learning Discourse-level Diversity for Neural Dialog Models using Conditional Variational Autoencoders

dialogcontextc:前k-1个utterances，conversationalfloor（1或0）,metafeatures(topic)latentvariablez:capturedistributionofvalidresponsesx:responseutterancey:linguisticfeatures(knowledge-guidedCVAE)p(z|c):priorn

yingtaomj·2020-02-26 21:26

Latent Representation Learning For Artificial Bandwidth Extension Using A Conditional Variational Auto-Encoder

博客作者：凌逆战论文地址：https://ieeexplore.ieee.xilesou.top/abstract/document/8683611/地址：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10714401.html利用条件变分自动编码器进行人工带宽扩展的潜在表示学习作者：PramodBachhav,MassimilianoTodiscoandNicholas

凌逆战·2020-02-19 21:00

变分推断 Variational Inference

原文：VariationalInferencewithNormalizingFlowshttps://blog.csdn.net/daydayjump/article/details/81740461贝叶斯公式如下：贝叶斯公式.pngx:观察得到的数据（结果）θ:决定数据分布的参数（原因）p(θ|x):posteriorp(θ):priorp(x|θ):likelihoodp(x):evidenc

yansicing·2020-01-01 13:35

Variational Inference 变分推断

DukeDJ·2019-12-21 21:14

【主动学习】Variational Adversarial Active Learning

本文记录了博主阅读ICCV2019一篇关于主动学习论文的笔记，第一篇博客，以后持续更新哈哈论文题目：《VariationalAdVersarialActiveLearning》原文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.00370开源地址：https://github.com/sinhasam/vaal摘要主动学习旨在形成有效标记的算法，通过采样最有代表性的查询结果去使用标注专

Trevo·2019-10-12 09:00

联邦学习论文阅读：Variational Federated Multi-Task Learning

这篇文章是探索联邦学习的框架下的多任务学习，稍后会整理一下之前的那篇multitasklearningtobecontinued

thormas1996·2019-07-03 10:12

Variational Auto-Encoders原理

目录AEv.s.VAEGenerativemodelVAEv.s.GANAEv.s.VAEGenerativemodelVAEv.s.GAN

咸鱼Chen·2019-06-23 16:00

[CVPR 2019 论文笔记] Generalized Zero- and Few-Shot Learning via Aligned Variational Autoencoders

广义少样本学习之对齐VAE本文亮点：学习图像和语义共享的隐含空间，为未见类生成隐含特征。文章目录广义少样本学习之对齐VAE论文下载VAE变分自编码器模型CrossandDistributionAlignedVAE参考论文下载CVPR2019VAE变分自编码器变分自编码器是一种生成模型。它包含两部分，编码器和解码器。首先，编码器在样本xxx上学习一个样本特定的正态分布；然后，从这个正态分布中随机采样

一亩高粱·2019-06-03 14:23

半监督vae用于情感分类的论文汇总阅读：Variational Autoencoder

1.AAAI-2017-VariationalAutoencoderforSemi-SupervisedTextClassification摘要：虽然半监督变分自动编码器(SemiVAE)在图像分类任务中工作,但如果使用vanillaLSTM作为解码器,则在文本分类任务中失败。从强化学习的角度出发,验证了解码器区分不同分类标签的能力是必不可少的。因此,提出了半监督顺序变分自动编码器(SSVAE),

芮芮杰·2019-03-28 23:28

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