vae 第9页

VQ+Kmean实现图片压缩

目前vq在深度学习上也有应用，比较典型的是近两年出现的vq-vae模型，其中vq模块实现了将连续的embedding映射到离散的codebook上，获得了更加鲁棒的特征，也有人对转换后的特征的可解释性做了实验

xianxianlele·2022-12-21 14:05

DDPM = 贝叶斯 + 去噪

请贝叶斯去噪过程预估修正RandomSample-方差选取References前面两篇文章给出了DDPM的两种推导，“DDPM=拆楼+建楼”更为直白易懂，但无法做更多的理论延伸和定量理解，“DDPM=自回归式VAE

连理o·2022-12-20 21:34

DDPM = 自回归式 VAE

Contents多步突破联合散度分而治之场景再现超参设置ReferencesDDPM本质上已经不是传统的扩散模型了，它更多的是一个变分自编码器VAE，实际上DDPM的原论文中也是将它按照VAE的思路进行推导的

连理o·2022-12-20 21:04

”AE-OT A NEW GENERATIVE MODEL BASED ON EXTENDED“阅读笔记

1论文概述该论文对GAN和VAE生成图像出现的模式崩塌和模糊问题进行了分析，认为GAN和

巍巍微澜·2022-12-18 21:38

Diffusion模型详解

目前为止，基于GAN生成模型，基于VAE的生成模型，以及基于flow的生成模型它们都可以生成较高质量的样本，但每种方法都有其局限性。

鬼道2022·2022-12-18 11:08

Bi-Modality Medical Image Synthesis Using Semi-Supervised Sequential Generative Adversarial Networks

这个应该是VAE(VariationalAutoencoder,变分自动编码器)和GAN的

liyiersan123·2022-12-17 22:39

Stable Diffusion 迁移和部署

文章目录1.模型概述2.模型架构3.模型迁移流程3.1前置准备3.2CLIPtextencoder3.3VQ-VAE(fp16)3.4Textconditionedunet3.5创建pipeline3.6webdemo

算能开发者社区·2022-12-16 16:07

CS231n 2022PPT笔记- 生成模型Generative Modeling

GANs)_iwill323的博客-CSDN博客目录概念密度估计什么是生成模型生成模型分类PixelRNN和PixelCNNPixelRNNPixelCNNVariationalAutoencoders(VAE

iwill323·2022-12-16 08:32

Neural Discrete Representation Learning-代码分析

VQ-VAE使用离散隐变量，受向量量化的启发用一种新的方式进行训练。后验和先验分布是明确分类的，从这些分布中提取的样本可通过嵌入表进行索引。然后将这些嵌入作为解码器网络的输入。网络结构如下:首先

imperfect00·2022-12-16 06:37

面向无监督任务：DeepMind提出神经离散表示学习生成模型VQ-VAE

DeepMind最近提出的VQ-VAE是一种简单而强大的生成模型，结合向量量化和变分自编码器学习离散表示，实现在图像识别、语音和对话等任务上的无监督学习。

机器之心V·2022-12-16 06:32

vqvae详细解释

模型综述#VQ-VAE（VectorQuantised-VariationalAutoEncoder）首先出现在论《NeuralDiscreteRepresentationLearning》VAE假设隐向量分布服从高斯分布

会写代码的孙悟空·2022-12-16 06:32

Neural Discrete Representation Learning (VQ-VAE) 简介

目录VQ-VAE参考VQ-VAEVAE是一种生成模型。VectorQuantisedVariationalAutoEncoder(VQ-VAE)是VAE的变种，其隐含变量是离散的。

冰冰冰泠泠泠·2022-12-16 06:59

深度学习：生成式模型学习笔记

一、生成模型基于深度学习的生成式建模的方法主要有AE、VAE、GAN这三大种，其中VAE是基于AE的基础上进行变形的生成模型，而GAN是近年来较为流行并有效的生成式方法。

YuriFan·2022-12-15 09:37

李宏毅机器学习_11-0深度生成模型（上下)

把图片拆成一个个像素，一个一个像素的生成VAE就是引入噪音的，autoencoding,还引入了均值和方差的限制通过引入噪音，让输出能分布在一定的范围参数之间互相决定，x>z和z>x缺点只能基于原来的，

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2022-12-15 09:05

NeurIPS 2022 | MoVQ: 基于Modulating Quantized Vectors的高保真图像生成

尽管现有模型的性能出色，VQ-VAE或

羊飘·2022-12-15 09:30

【(强推)李宏毅2021/2022春机器学习课程】Deep Generative Model（Part I and Part II）

文章目录PixelRNN推广到图像-创造宝可梦VAE（VariationalAutoencoder）WhyVAE？

I"ll carry you·2022-12-13 17:40

生成模型(二):VAE

自动编码器的发明是为了重建高维数据（这可能不是变异自动编码器的真实情况）。一个很好的副产品是降维：瓶颈层捕获了一个压缩的潜在编码。这样的低维表示可以作为各种应用中的嵌入向量（如搜索），帮助数据压缩，或揭示潜在的数据生成因素。NotationAutoencoder自动编码器是一个神经网络，旨在以无监督的方式学习一个恒等函数（identityfunction），以重建原始输入，同时在这个过程中压缩数据

u013250861·2022-12-13 06:55

VAE for 文本生成

VAE详解：https://spaces.ac.cn/archives/5253变分自编码器（Variationalauto-encoder，VAE）是一类重要的生成模型（generativemodel

FB1024·2022-12-12 16:40

第十三周周报

VectorQuantizedDiffusionModelforText-to-ImageSynthesis二、修改VITGAN代码学习内容：论文学习时间：11.28-12.2学习产出：一、VQ-DifussionModel1、VQ-VAE

童、一·2022-12-11 15:54

变分推断笔记

碧落回雪·2022-12-09 17:25

CS285课程笔记（5.(1)）——从概率图角度理解强化学习（变分推断原理+VAE）

Lecture18,19(2020版)这两节课的核心内容就是如何把强化学习问题（又可以称为最优控制问题）转化为一个基于概率图模型的推断问题，这里的推断又可以进一步细分为精确推断（ExactInference）和近似推断(ApproximateInference)。本文先总结lectrue18，即变分推断与变分推断自编码器的基础知识。一、变分推断与变分自编码器（VariationalInferenc

RavenRaaven·2022-12-09 17:51

【机器学习】VAE变分自编码器学习笔记

序言VAE学习笔记，综合网上的一些文章加之自己的理解1.VAE概述VAE=VariationalAutoEncoder，变分自编码器。是一种常见的生成模型，属于无监督学习的范畴。

shuaixio·2022-12-09 17:16

（无监督）基于无监督学习的模板缺陷检测方法研究

步骤：（1）设计图像重构网络模型，基于GAN和VAE的图像重构模型，GAN可以图像去模糊，但在训练时可能会发生崩溃，VAE在

视觉菜鸟Leonardo·2022-12-09 05:04

机器学习-40-GAN-07-Feature Extraction(InfoGAN,VAE-GAN,BiGAN,Feature Disentangle(Voice Conversion))

结果VAE-GANVAE-GANAlgorithmBiGANBiGANAlgorithmBiGAN架构设计解析TripleGANDomain-adversarialtrainingVoiceConversion

迷雾总会解·2022-12-08 12:16

MyDLNote - GAN : 2020 ECCV 让 GAN 拥有 Disentangled Representation：对 VAE 使用蒸馏

2020ECCVHigh-FidelitySynthesiswithDisentangledRepresentationWonkwangLee1,DonggyunKim1,SeunghoonHong1,HonglakLee2,3KAIST2.UniversityofMichigan3.GoogleBrain1{wonkwang.lee,kdgyun425,seunghoon.hong}@kaist

Phoenixtree_DongZhao·2022-12-08 12:16

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

【GANs学习笔记】（二十二）VAEGAN、BiGAN

完整笔记：http://www.gwylab.com/note-gans.html———————————————————————2.VAEGAN2.1VAEGAN的原理我们知道VAE可以实现从原始分布编码到一个

bupt_gwy·2022-12-08 12:44

李宏毅《GAN Lecture》学习笔记7 - Info GAN,VAE-GAN,BiGAN

FeatureExtraction本节介绍的GAN，可以用于做featureextraction，课程pdf和video。InfoGAN之前训练的G，输入是一个latent，然后，就会输出对应的OBJECT。我们的假设是不同维度对应着不同的特征，而事实上，这种关系可能是非常复杂的，不易知道的。下面是InfoGAN的架构：上面与就是传统的GAN，差别是输入z可以视为两部分组成：c和z’，同时，引入了

dupei·2022-12-08 12:44

VAE-GAN学习记录

VAE：TheReparameterizationTrick变分自编码器解析-WeilongHu-博客园VAE中重参数化技巧_我会像蜗牛一样努力的博客-CSDN博客_重参数化技巧vae和重参数化技巧-知乎

头发是我最后的倔强·2022-12-08 12:11

详解VQVAE：Neural Discrete Representation Learning

VQVAE：NeuralDiscreteRepresentationLearning原文链接：https://arxiv.org/abs/1711.00937要看细节，强推，直接不用看论文了：VQ-VAE

羊飘·2022-12-07 08:27

Bringing Old Photos Back to Life微软老照片修复——原理和测试

VAE1和VAE2是两部分，第三部分是中间的黄色箭头Tz部分。VAE1是用来将低质照片映射到隐空间，VAE2是将清晰图像映射到隐空间；中间的黄色箭头Tz部分是两个VAE生成的隐空间连接的桥梁。

Alocus_·2022-12-06 17:43

自编码器keras实现数值输入_代码详解：一文读懂自动编码器的前世今生

全文共5718字，预计学习时长20分钟或更长变分自动编码器(VAE)可以说是最实用的自动编码器，但是在讨论VAE之前，还必须了解一下用于数据压缩或去噪的传统自动编码器。

weixin_39637151·2022-12-06 10:15

自编码器概念

目录自编码器的定义与原理自编码器简介自编码器的设计自编码器的应用变分自编码器（VAE）自编码器的定义与原理自编码器简介Encoder：将图片编码并压缩成向量Decoder：由压缩的向量重建图片编码器：输入图片生成向量生成器

imjackjia·2022-12-06 10:45

DAG-GNN: DAG Structure Learning with Graph Neural Networks

DAGstructurelearningwithgraphneuralnetworks.InInternationalConferenceonMachineLearning(ICML),2019.概有向无环图+GNN+VAE

MTandHJ·2022-12-06 10:54

vae 实现_使用tensorflow 2和tensorflow概率实现vae的6种不同方式

vae实现Sinceitsintroductionin2013throughthispaper,variationalauto-encoder(VAE)asatypeofgenerativemodelhasstormedtheworldofBayesiandeeplearningwithitsapplicationinawiderangeofdomains.TheoriginalpaperbyKi

weixin_26750481·2022-12-05 09:47

深度学习TF—11.Auto-Encoders自编码器

的变种1.DenoisingAutoEncoders2.DropoutAutoEncoder3.AdversarialAutoEncoders(AAE)4.VarationalAutoEncoder-VAE

哎呦-_-不错·2022-12-04 02:33

pytorch——实现自编码器和变分自编码器

文章目录数据降维主成分分析（PCA）自编码器（AE）变分自编码器（VAE）pytorch实现AE实现自编码器网络结构实现AE对MNIST数据集的处理VAE实现变分自编码器网络结构实现VAE对MNIST数据集的处理本文只设计简单的介绍和

Mr. Wanderer·2022-12-04 02:59

pytorch基础（十）-自编码器AutoEncoder

DropoutAutoEncoderAdversarialAutoEncoder对抗自编码器VariationalAutoEncoder变分自编码器ReparameterizationVAE的隐变量的重参数化VAE

sherryhwang·2022-12-04 02:28

VAE粗略理解

embedding，即编码对中间的隐层进行约束，就可以得到不同类型的编码hx,并且约束其稀疏性，就得到稀疏编码自编码网络，可以理解为，完成训练后，Decoder部分就没有用了SAE堆叠自编码器各种自编码的变形VAE

W_Ria·2022-12-03 15:09

读论文系列【一】：VAE/GAN网络结构的介绍

VAE/GAN网络结构的介绍摘要VariationalAutoencoderAEVAE生成对抗网络GANVAE/GAN主要贡献实验结果总结参考资料摘要自动编码器(AE)是数据检索，数据降噪的有力工具

CNcorazon·2022-12-03 15:06

VAE及其代码解读

这几天在看GAN模型的时候，顺便关注了另外一种生成模型——VAE。其实这种生成模型在早几年就有了，而且有了一些应用。著名黑客GeorgeHotz在其开源的自主驾驶项目中就应用到了VAE模型。

樨潮·2022-12-03 15:06

VAE再次解读（1）

https://kexue.fm/archives/5253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。

樨潮·2022-12-03 15:06

第一模块关于VAE网络的详解

Dxg_01·2022-12-03 15:36

VAE理解

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。

董际成·2022-12-03 15:35

VAE论文解读及代码实现

1.IntroductionVariationalAutoencoders(VAEs)是一种无监督学习复杂分布的方法，VAEs已经显示出产生多种复杂数据的潜力，包括手写数字，面部，门牌号码，CIFAR图像，场景的物理模型和分割以及从静态图像预测未来。生成模型是机器学习一个很广泛的领域，求高维空间的X的分布P(x)，比如，图像就是一种可以创建生成模型的数据类型，每一幅图像都有成千上万的维度（元素），

Naive Bayes·2022-12-03 15:05

【论文解读】VAE: Auto-Encoding Variational Bayes（变分自编码器）

文章目录基于潜变量的生成模型变分边界与目标函数VAE模型结构代码实现：基于tensorflow2.2实现，代码见github。

十里清风·2022-12-03 15:34

VQ-VAE-2: Deepmind论文解读

根据科技媒体的报道，最近deepmind的新模型VQ-VAE-2的生成效果甚至超过了BigGAN，作为生成模型的初学者，我知道GAN，知道AE和VAE，但是却对这篇文章的VQ没有了解。

鲜-橙·2022-12-03 15:04

VAE解读

VAEVAE(VariationalAutoEncoder)变分自编码器到底什么是生成模型VAE核心参考文献VAE(VariationalAutoEncoder)变分自编码器要讲扩散模型，不得不提VAE

joejoeqian·2022-12-03 15:57

如何用紧凑型语音表征打造高性能语音合成系统

基于矢量量化变分自编码器（VQ-VAE）的特征分析器采用若干码本对声学特征进行阶段式编码，形成一组具有不同时间分辨率的隐序列集合。

小红书技术REDtech·2022-12-03 14:47

理解：用变分推断统一理解深度生成模型（VAE、GAN、AAE、ALI（BiGAN））

参考文章：https://kexue.fm/archives/5716https://zhuanlan.zhihu.com/p/40282714本篇博客主要是参照上述两个博文，另外加入了一些自己的理解，也为了和自己学习或者常见的知识做一个对照，因为在学习过程中总有一个问题困扰，就是符号，前后的符号对照不好，还得想半天。所以有些符合可能跟原文章对不上，但跟我之前的博客可以对上。特意将常用的符号归纳一

花梦飞·2022-12-03 03:24

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