variational

变分推断（variational inference）/variational EM

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录由于我真的，啥都不会，所以本文基本上就是，从0开始。我看不懂的博客就是写得不行的博客。所以我只写我看得懂的部分。持续更新。文章目录1.琴生不等式2.香农信息量/自信息I3.信息熵4.相对熵/KL散度/信息散度5.最大似然5.1表述方式15.2表述方式25.3在有监督分类任务中的应用6.EM6.1EM算法介绍6.1.1最小化KL散度视角6.1.2EvidenceLo
诸神缄默不语·2023-01-06 10:59

VAE(Variational Autoencoder)简单记录

前言经常遇到它，然而每次小补之后又忘了，害，干脆开一篇慢慢记录一下吧。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。理论代码以下代码来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/151587288classVAE(nn.Module):def__in
Andy Dennis·2023-01-04 16:12

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

1.Introduction本小节主要介绍的是变分自编码器（Variational  AutoEncoder）\color{red}变分自编码器（Variational\;AutoEncoder）变分自编码器
Paul-Huang·2023-01-01 20:51

JTVAE( Junction Tree Variational Autoencoder )

JunctionTreeVariationalAutoencoderforMolecularGraphGenerationYear:2018Authors:WengongJin,ReginaBarzilay,TommiJaakkolaJournalName:ICMLContributions使用分子图自动设计分子结构将整个任务分为编码（以连续方法表示分子）和解码（将连续的表示映射回分子图）Junc
吊儿郎当的凡·2022-12-31 08:57

Variational Inference

VariationalInference·我们常常需要计算后验概率：其中z代表模型参数(包括隐变量)，x代表数据，α是超参数。·可是很多复杂的后验概率难以直接计算。·针对这一问题，我们先选择一个简单分布，优化其参数使其近似复杂分布，然后用简单分布作为复杂分布的替代品。这就是VI的主要思想。·设p是原始分布，q是近似分布，评估两分布近似程度的指标之一是Kullback-LeiblerDivergen
奕涛·2022-12-31 08:22

2018 ICML | Junction Tree Variational Autoencoder for Molecular Graph Generation

2018ICML|JunctionTreeVariationalAutoencoderforMolecularGraphGenerationPaper:https://arxiv.org/pdf/1802.04364Code:https://github.com/wengong-jin/icml18-jtnn2018ICML|用于分子图生成的连接树变分自动编码器本文是WengongJin团队201
发呆的比目鱼·2022-12-31 08:51

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

一，论文来源论文pdfVariationalgraphauto-encoders论文代码github代码二，论文解读理论部分参考：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）迁移到了图领域
瞳瞳瞳呀·2022-12-31 07:47

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。本文主要翻译了网页中除了帮助函数外的部分，由于帮助函数较多，另外整理一篇文章介绍。Thisexampleshowshowtocreateavariationalautoencoder(VAE)inMA
佟湘玉滴玉·2022-12-28 20:36

深度学习图像压缩：Variational image compression with a scale hyperprior 笔记

本系列文章由@邻居张师傅出品，转载请注明出处。文章链接：https://blog.csdn.net/qq_39120048/article/details/117753592邮箱：[email protected]目录ABSTRACT1INTRODUCTION2COMPRESSIONWITHVARIATIONALMODELS3INTRODUCTIONOFASCALEHYPERPRIOR理解引入hy
邻居张师傅·2022-12-25 18:05

【点云压缩】Variational Image Compression with A Scale Hyperprior

VariationalImageCompressionwithAScaleHyperprior本文给出了压缩的一种较为新的方法：利用超先验的知识。超先验是”先验的先验”。Intro本文给出了边信息（Sideinformation）的定义：边信息是从编码器流向解码器额外的比特流，该信息向熵模型进行了信号修改，从而减少了不匹配（additionalbitsofinformationsentfromth
Jonathan_Paul 10·2022-12-25 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(vaes)引入到协同过滤任务中，作者认为这种非线性概率模型可以超越线性因素模型有限的建模能力，同时线性因素模型在很大程度上主导着协同过滤。基于此，作者引入
饮冰l·2022-12-25 17:25

理解变分自编码器，GAN的近亲

转自专知原文：https://www.jeremyjordan.me/variational-autoencoders/【导读】自编码器是一种非常直观的无监督神经网络方法，由编码器和解码器两部分构成，自编码器近年来很受研究人员的欢迎
机器学习与AI生成创作·2022-12-24 17:45

2019 NIPS | Variational graph recurrent neural network

2019NIPS|VariationalgraphrecurrentneuralnetworkPaper:https://arxiv.org/abs/1908.09710Code:https://github.com/VGraphRNN/VGRNN2019NIPS|变分图递归神经网络本篇文章研究对象为动态图（既要关注图的拓扑结构又要关注节点属性的变化），本文在GRNN(GraphRecurrent
发呆的比目鱼·2022-12-24 10:51

Deep Variational Graph Convolutional Recurrent Network for Multivariate Time Series Anomaly Detect

多元时间序列异常检测是数据挖掘和服务质量管理的重要任务。最近的许多异常检测工作都集中在设计无监督概率模型，以提取MTS的鲁棒正常模式。将其与自适应变分图卷积循环网络(VGCRN)相结合，对MTS中的空间和时间细粒度相关性进行建模。为了探索分层的潜在表示，进一步将VGCRN扩展为一个深度变分网络，在不同层捕获多级信息，对噪声时间序列具有鲁棒性。提出了一种向上向下的变分推理方案，同时考虑了基于预测和基
西西弗的小蚂蚁·2022-12-24 10:49

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）？降维以及PCA与Autoencoder的关系降维可以表示为原始数据经过encoder获得隐藏空间（latentspace）中的编码数据，编码数据也可以通过decoder变回原数据（但该过程可能有信息损失（los
Valkyrie42·2022-12-22 16:19

【论文学习笔记】《Voice Conversion from Non-parallel Corpora Using Variational Auto-encoder》

《VoiceConversionfromNon-parallelCorporaUsingVariationalAuto-encoder》论文学习文章目录《VoiceConversionfromNon-parallelCorporaUsingVariationalAuto-encoder》论文学习摘要1介绍2提出的方法2.1从未对齐的数据为SC重新制定自动编码器2.2架构2.2.1估计预期项2.2.
FallenDarkStar·2022-12-22 16:46

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？就是说，任何一个数据的分布，都可以看作是若干高斯分布的叠加。如图所示，上面黑色线即为高斯混合分布的例子，如果把该条线拆分可获得若干条浅蓝色曲线（高斯分布）的叠加。有趣的是，当拆分数量达到512时，其叠加的分布相对于原始分
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。1.直观理解:第一次接触VAE还是在WorldModel这篇论文。VAE主要由三部分组成：Encoder编码器，用来中间向量z分布，即p(z∣x)p(z|x)p(z∣x)z向量Encoder的输出，Deco
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。Auto-encoder(AE)我们如何证明自己理解了一个事物？显然，判别这项事物并不够，例如我可以判断猫和狗，但我真的了解猫和狗嘛，我甚至都没养过狗。那么有一个思路就是，如果我能创造一只猫或一只狗，我才算真正的了解它。在神经网络中，同样如此。我们总是去提取
JackChrist·2022-12-22 16:33

Variational auto-encoder（VAE变分自动编码器）

在机器学习中，我们往往希望将复杂的、抽象的目标具体化，这是我们需要处理复杂、具体、维度高的数据。例如，图像、文字、音频等等。尽管这些形式看起来比较复杂，但往往复杂的数据背后都隐含着许多信息。我们可以根据这一特点，将原始数据化简，用比较低的维度去表达，从而达到我们想要的目的。在机器学习中有很多去压缩数据抽取核心特征的技巧，可以将复杂高维度的数据简化。Variationalauto-encoder是人
Charms Luo·2022-12-22 14:35

Auto Encoding Variational Bayes论文精读

QA：在存在具有棘手后验分布的连续潜在变量和大型数据集的情况下，我们如何在有向概率模型中进行有效的推理和学习?1、介绍变分贝叶斯(VB)方法涉及到难以处理的后验逼近的优化。常见的mean-fieldapproach需要近似后验期望的解析解，这在一般情况下也是难以处理的。本文展示了变分下界的重新参数化如何产生一个简单的可微的下界无偏估计量;这个SGVB(随机梯度变分贝叶斯)估计器几乎可以在任何具有连
Raphael9900·2022-12-20 19:02

变分贝叶斯深度学习综述

本文将针对贝叶斯深度学习框架进行系统性的概述，包括模型不确定性的引入；贝叶斯神经网络（BayesianNeuralNetwork）、高斯过程（GaussianProcess）、变分自编码器（Variational
PaperWeekly·2022-12-15 15:18

变分推断（variational inference，VI）以及一篇论文阅读

一、变分推断（variationalinference，VI）原始文献参考：VariationalInference:AReviewforStatisticians专栏参考1、MCMC算法详解-知乎(zhihu.com)专栏参考2、基于近似计算解决推断问题——变分推断（一）-知乎(zhihu.com)利用近似计算来解决难计算的概率密度估计，是现代统计学中的一个惯用手段。这一方法在贝叶斯推断统计中尤
葛葎蔓酒花·2022-12-09 17:18

TIP2022/去雾：Variational Single Nighttime Image Haze RemovalWith a Gray Haze-Line Prior具有灰色雾霾线先验的变分去雾

0.摘要受发光效果的影响，夜间冰雹移动是一项具有挑战性的不适宜的任务。现有的夜间除霾方法通常会导致发光伪影、颜色偏移、过度曝光和噪声放大。因此，通过统计分析和理论分析，我们提出了一种简单有效的灰霾线先验(GHLP)来精确识别雾霾特征区域。这一先验证明了雾霾集中在RGB颜色空间的雾霾线上，可以精确投影到YUV颜色空间Y通道的灰色分量上。在此基础上，我们建立了一种新的统一的夜间雾霾去除框架，并将夜间雾
HheeFish·2022-12-05 02:35

【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。参考文献1.Auto-EncodingVariationalBayes2.变分自编码器VAE：原来是这么一回事|附开源代码基于潜变量的生成模型模型联合概率分布可表示为pθ(x,z)=pθ(x∣z)pθ(z)p_{\bm\theta}(\bmx,\bmz)=p_\bm\the
十里清风·2022-12-03 15:34

Variational inference with Gaussian mixture model and householder flow

文章目录1.标题：在变分推断中使用GMM和householder2.摘要精读3.文中需要掌握的知识点3.1什么是NormalizingFlow3.2通过NF得到了什么样得变分下界3.3网络的结构==3.4如何计算两个GMM之间的KL散度（会推导）==3.5HouseholderFlow3.6总结算法4.实验部分需要注意的地方5.我觉得比较好的图1.标题：在变分推断中使用GMM和householde
InceptionZ·2022-12-02 17:42

12 变分推断（Variational Inference）

12变分推断（VariationalInference）1背景1.1优化问题（概率角度）1.1.1回归1.1.2SVM(Classification)1.1.3EM算法1.2积分问题（贝叶斯角度）1.3Inference2公式推导2.1公式化简2.2模型求解3回顾3.1数学符号规范化3.2迭代算法求解3.3MeanFieldTheory的存在问题4SGVI：StochasticGradientVa
weixin_46125345·2022-12-02 17:42

变分推断（variational inference）

变分推断总体解释ELOB证据下界平均场推断------------------------------------------------------------------------------对观测值的边缘分布进行分解分解概率分布(平均场理论)Meanfield下的最优closedsolution:总体解释把所有潜在变量和参数组成的集合记作Z={Z1,Z2,...,ZN}\mathbfZ=\
weixin_40248634·2022-12-02 17:08

22-变分推断-variational inference

文章目录1.背景1.1频率派1.1.1回归问题1.1.2SVM支持向量机(分类问题)1.1.3EM1.2贝叶斯派2.公式推导2.1平均场理论3.再回首3.1符号规范4.SGVI-随机梯度变分推断4.1求梯度∇ϕL(ϕ)\nabla_{\phi}L(\phi)∇ϕL(ϕ)4.2梯度采样4.3重参数化技巧1.背景关于变分推断，现在补充一点背景知识，以便让每一个模块都很独立。我们指导机器学习可以分为频率
取个名字真难呐·2022-12-02 17:35

变分推理(Variational Inference)

给定网络参数ω\boldsymbol\omegaω,训练数据集D=(X,Y)\mathbf{D}=(\mathbf{X},\mathbf{Y})D=(X,Y),贝叶斯推断是将网络参数ω\boldsymbol\omegaω建模为一个符合某种分布的随机变量而不是确定的值，故给定测试数据x∗\mathbf{x}^{*}x∗,贝叶斯网络求取对应预测值y∗\mathbf{y}^{*}y∗的公式为：p(y∗∣
龙行天下258079·2022-12-02 17:32

机器学习-白板推导系列(十二)-变分推断（Variational Inference）

12变分推断（VariationalInference）12.1背景介绍这一小节的主要目的：为什么要使用VariationalInference，Inference到底有什么用。机器学习，我们可以从频率角度和贝叶斯角度两个角度来看，其中频率角度可以被解释为优化问题，贝叶斯角度可以被解释为积分问题。12.1.1频率角度→优化问题频率角度\rightarrow优化问题频率角度→优化问题为什么说频率派角
Paul-Huang·2022-12-02 17:31

【机器学习系列】变分推断第一讲：Variational Inference背景和用途

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阅读本文之前，首先注意以下两点：1、机器学习系列文章常含有大量公式推导证明，为了更好理解，文章在最开始会给出本文的重要结论，方便最快速度理解本文核心。需要进一步了解推导细节可继续往后看。2、文中含有大量公式，若读者需要获取含公式原稿Word文档，可关注公众号【AI机器学习与知识图谱】后回复：变分推断第一讲，可添加微信号
CHEONG_KG·2022-12-02 17:31

【Traditional Machine Learning】变分推断（Variational Inference）

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，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。这可能是由于潜在空间的维度太搞，以至于无法直接计算，或者由于后验概率分布的形式特别复杂，从而期望无法得到解析解。变分对于普通的函数f(x)，我们可以认为f是一个关于x的一个实
devil_son1234·2022-12-02 17:01

Variational Inference数学推导

前言这篇博客，我们主要通过详尽的数学推导来直观的了解VariationalInference，首先我们还是要讲一下它的背景知识。背景对于一组数据x，对其进行编码后得到的特征数据z往往服从某种特定的分布P(z)，而这个隐含分布我们是无从得知的，但我们可以通过现有数据X来推断Z的分布，即P(z|x)，但在实际问题中这个后验概率分布是很难求，甚至无法得到解析解，所以人们就尝试使用一个q(z)来近似P(z
Burt3·2022-12-02 17:00

变分推断（Variational Inference）解析

一、什么是变分推断假设在一个贝叶斯模型中，xxx为一组观测变量，zzz为一组隐变量（参数也看做随机变量，包含在zzz中），则推断问题为计算后验概率密度P=(z∣x)P=(z|x)P=(z∣x)。根据贝叶斯公式，有：p(z∣x)=p(x,z)p(x)=p(x,z)∫p(x,z)dzp(z|x)=\frac{p(x,z)}{p(x)}=\frac{p(x,z)}{\intp(x,z)dz}p(z∣x)
BUAA～冬之恋·2022-12-02 17:28

【Conditional Variational Autoencoder with Adversarial Learning for End-to-End Text-to-Speech 论文阅读】

《ConditionalVariationalAutoencoderwithAdversarialLearningforEnd-to-EndText-to-Speech》ICML2021JaehyeonKim,JungilKong,JuheeSon摘要一些基于单阶段训练和并行解码的端到端语音合成模型取得了不错的效果，但是它们的语音质量与两阶段训练的语音合成模型相比还有一定差距。本文提出了一个完全并
hcqwertyuiop123·2022-12-02 14:36

深度学习（生成式模型）——VAE(Variational Auto-encoder）

文章目录前言VAE训练测试VAE背后的数学原理参考文献前言本文的参考文献可在地址中找到提到生成式模型，不少人第一映像便是GAN，除去GAN之外，VAE(VariationalAuto-encoder)也是设计非常漂亮的生成式模型，两者均是超香的无监督模型，目前也有工作将两者进行结合，代表是VAE-GAN模型。本文将总结VAE的工作过程，以及其背后的数学原理。VAE上图详细展示了VAE的工作过程，其
菜到怀疑人生·2022-11-30 13:06

变分自编码器（Variational Auto-Encoder，VAE）

最近看论文看到变分自编码器，发现它也可以用于数据增强，就仔细了解了一下，把比较好的讲解资料和自己的想法整理一下，以备用。经典论文Auto-EncodingVariationalBayes（还没看，据说很经典）详细介绍Tutorial-Whatisavariationalautoencoder?（从神经网络和图模型两个方面来讲解）变分自编码器（一）：原来是这么一回事（写的特别好，看完这篇基本可以了解
bobobe·2022-11-28 13:56

变分自动编码器（VAE variational autoencoder）

文章目录自动编码器AutoEncoder变分推断VariationalInference变分自动编码器VariationalAutoEncoder条件变分自动编码器ConditionalVariationalAutoEncoder实验Experiments声明禁止转载自动编码器AutoEncoder组成Components：编码器Encoder:X→ZX\rightarrowZX→Z解码器Deco
BubbleCodes·2022-11-28 13:46

2021 CIKM |GF-VAE: A Flow-based Variational Autoencoder for Molecule Generation

2021CIKM|GF-VAE:AFlow-basedVariationalAutoencoderforMoleculeGenerationPaper:https://dl.acm.org/doi/epdf/10.1145/3459637.3482260Code:https://github.com/chshm/GF-VAEGF-VAE:一种基于流的分子生成变分自动编码器分子生成是具挑战性但具有意
发呆的比目鱼·2022-11-27 10:02

深度学习MRI重建综述

ADMMHammerniketal.(2018)Variational-N
心中无男人拔剑自然神·2022-11-25 19:29

从零点五开始的深度学习笔记——VAE(Variational AutoEncoder) （三）VAE的简单实现

VAE的简单实现学习笔记链接1.预备知识1.1关于采样1.1.1蒙特卡罗模拟1.1.2重要性采样1.2VAE模型的假设1.2.1关于采样1.2.2编码器p(z∣x)p(z|x)p(z∣x)部分1.2.3隐变量q(z)q(z)q(z)部分1.2.4解码器q(x∣z)q(x|z)q(x∣z)部分1.2.5小结2.VAE的实现2.1重参数化2.2以MNIST手写数字图片为例2.2.1MNIST数据下载2
无始之始·2022-11-24 20:16

从零点五开始的深度学习笔记——VAE(Variational AutoEncoder) （二）概率角度理解VAE结构

概率角度理解VAE结构1.从联合概率分布构造的损失函数开始的一切1.1定义1.2推导过程1.3损失函数的理解2.总结1.从联合概率分布构造的损失函数开始的一切一个优秀的生成网络应该是怎么样的？这个生成网络在训练过程中，对编码器的要求应该是能够将输入xxx编码为一对一的隐变量zzz而不应该是多个xxx对应着同一个zzz。另外，在应用场景下的生成过程中，输入了一个处于训练集中隐变量中间位置的新的隐变量
无始之始·2022-11-24 20:46

【论文阅读-3】生成模型——变分自编码器(Variational Auto-Encoder，VAE)

【论文阅读】生成模型——变分自编码器1.VAE设计思路：从PCA到VAE1.1PCA1.2自编码器(Auto-Encoder,AE)1.3从AE到VAE2.VAE模型框架2.1问题描述2.2变分下限2.3SGVB估计和AEVB算法2.4重参数化技巧(Thereparameterizationtrick)3.变分自编码器（VAE）3.1VAE基本流程3.2VAE的对抗4.代码示例4.1编码器4.2解
Paul-Huang·2022-11-24 20:45

从零点五开始的深度学习笔记——VAE(Variational AutoEncoder) （一） 预备知识

VAE-VariationalAutoEncoder学习笔记1.VAE变分自动编码器1.1StackedAutoEncoder回顾1.2VariationalAutoEncoder结构2.预备知识2.1概率2.1.1概率分布2.1.2条件概率2.1.3贝叶斯定理（Baye'stheorem）2.1.4全概率定理（Theoremoftotalprobability）2.2矩阵迹计算技巧2.3KL散度
无始之始·2022-11-22 21:26

Variational Auto-Encoder 变分自编码器详解

在我最近研读各种文献的过程中，变分自编码器(VAE)经常出现在各种方法中，往往紧接着VAE之后，就是一串我看不懂的公式。后来，我找到了VAE的原始文献，Auto-EncodingVariationalBayes，直接被劝退，实在是太难以理解了。直到最近，又看了几篇讲解VAE的文章，看了几个视频，请教了几位同学，感觉对VAE的理解深入了那么一点点，所以决定把这些理解永久地保存在博客上。下一步的目标是
彩虹糖梦·2022-11-22 19:19

VAE(Variational Autoencoder)的原理

本篇博客转载自：VAE(VariationalAutoencoder)的原理OpenAI实习生讲解变分自编码机以上两篇文章翻译自KevinFrans的英文博客.英文原文：VariationalAutoencodersExplained论文链接：Auto-encodingvariationalbayes论文的理论推导：变分自编码器（VAEs）以下为正文：我曾经讲解过一次生成式对抗网络(GAN)，谈的
时光杂货店·2022-11-14 09:40

简单理解Autoencoder(AE)、Variational AutoEncoder(VAE)、Graph Autoencoder(GAE)和VGAE

首先是自动编码器和图自动编码器。自动编码器的主要作用是学习一个东西的主要特征，从高维编码到低维，再从低维解码到高维。衡量编码和解码的好坏就是重构损失，也就是看原始向量和重构向量像不像，一般用交叉熵或者均方误差来衡量损失。而图自动编码器主要是用来学习图的主要特征，更具体来讲是学习每个节点的主要特征。在编码阶段，AE是用全连接层或者卷积层，GAE一般使用的是GCN进行编码，输入是邻接矩阵和节点的特征矩
Fwindyy·2022-11-14 09:39

Variational AutoEncoder（VAE）变分自编码器

【本文转载自博客】：解析VariationalAutoEncoder（VAE）:https://www.jianshu.com/p/ffd493e10751文章目录1.模型总览1.1AutoEncoder1.2VariationalAutoEncoder2.变分自编码2.1变分推断2.2变分推导过程3.如何计算极值3.1编码部分3.2解码部分4.重参数技巧1.模型总览1.1AutoEncoder在
酒酿小圆子～·2022-11-14 09:08

torch09：variational_autoencoder(VAE)--MNIST和自己数据集

MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/MachineLPMachineLP的博客目录：小鹏的博客目录本小节使用torch搭建VAE模型，训练和测试：（1）定义模型超参数：输入大小、隐含单元、迭代次数、批量大小、学习率。（2）定义训练数据。（3）定义模型（定义需要的VAE结构）。（4）定义损失函数，选用适合的损失函数。（5）定义优化算法（SGD、
MachineLP·2022-11-14 09:08
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