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社区首页 >问答首页 >不可数的“p(X)的概率分布”的含义是什么?

不可数的“p(X)的概率分布”的含义是什么?
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Data Science用户
提问于 2019-10-18 17:13:54
回答 2查看 208关注 0票数 0

我正在研究VAE,对神经网络和统计都很陌生。

经过一定的研究,我对VAE的概念有了初步的了解。

但让我困惑的是,概率分布p(x)本身的意义。

当x是图像数据时,“图像的概率分布”的含义是什么?什么是“潜在空间的概率分布”?

当我在学校学到概率分布时,x在p(x)中总是数不胜数的(骰子的值,苹果的数目,.),所以我可以得到一些像p(x=1)这样的值。

但我不明白p(‘图像数据’),p(‘潜在空间’)的含义。

虽然许多网站解释了VAE的概念和逻辑流程出色,但我被我的知识缺乏所困。

有人帮我吗?

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回答 2

Data Science用户

回答已采纳

发布于 2019-10-18 17:57:15

让我在回答前说我不是变分自动编码器的专家,但我认为你们的概念空白与自动编码器无关。

首先,可以指定对分类结果或连续结果的概率分布。例如,来自正态分布的样本是一个连续的结果,而正态分布描述了结果的分布(或者,等价地,不同值的结果的相对可能性)。当你从正态分布中取样时,得到任何特定数值(如0或3.14)的概率是无限小的。正因为如此,人们通常谈论一个连续分布的概率密度--这可以解释为一个样本来自一个给定(小)区域的可能性。概率值被称为概率密度,因为它表示被空间(或体积)除以的概率质量。

第二,将图像表示为数字的向量是常见的。对于灰度图像,这可能是每像素一个数字值(对于彩色图像来说稍微复杂一些)。你可以把图像的矢量表示看作是空间中的一个点。如果你有一堆图像,你可以在这个空间里谈论图像的密度。空间中的一些区域有很多“图像点”,而有些区域则很少。您可以通过将高维概率分布拟合到数据集中的图像点来近似此密度--就像将平滑的曲线拟合成图像计数的二值直方图。正因为如此,每个图像映射到一个特定的值,为拟合的概率密度。这意味着你可以谈论p(图像) --这实际上意味着,如果我们在向量空间中“接近”这个图像的向量表示,相对地说,有多少个图像?有些图像位于高密度区域,有些图像位于低密度区域,这将反映为p(图像)的高值和低值。

票数 2
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Data Science用户

发布于 2019-10-18 18:15:02

图像是数不胜数的。或者至少他们在电脑中的表现是。图像是RGB图像像素值或张量的数组或数字。它们有一定数量的值组成了图像。这使您可以考虑它们的向量(只是扁平的数组)。假设你这样做,得到向量x,这是你的图像。p(x)只是指p(x_0 = 234和x_1 = 132和.)。对于潜在的表示z也是一样的,分布基本上是你从学校知道的。

票数 0
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页面原文内容由Data Science提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://datascience.stackexchange.com/questions/61937

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