基本概念 “变分自动编码器”(Variational Autoencoders，缩写:VAE)的概念来自Diederik P Kingma和Max Welling的论文《Auto-Encoding Variational...现在有了很广泛的应用，应用范围已经远远超出了当时论文的设想。不过看起来似乎，国内还没有见到什么相关产品出现。 作为普及型的文章，介绍“变分自动编码器”，要先从编码说起。...这个动作来自于你思维中的长期积累形成的概念化和联想，也实质上相当于编码过程。你心中的“自动编码器”无时不在高效的运转，只不过我们已经习以为常，这个“自动编码器”就是人的智慧。...变分自动编码器 传统的自动编码器之所以更类似于压缩器或者存储器。在于所生成的数据（编码结果、压缩结果）基本是确定的，而解码后还原的结果，也基本是确定的。...变分自动编码器最初的目的应当也是一样的，算是一种编解码器的实现。最大的特点是首先做了一个预设，就是编码的结果不是某个确认的值，而是一个范围。
其中，变分自动编码器（Variational Autoencoders，VAEs）作为一种特殊类型的自动编码器，在生成模型、数据压缩和特征学习等领域取得了很大的成功。...本文将介绍变分自动编码器的原理和应用，并探讨其在深度学习中的重要性。变分自动编码器的原理变分自动编码器是一种生成模型，由编码器和解码器组成。其主要目标是学习数据的潜在分布，从而能够生成新的样本。...变分自动编码器的应用变分自动编码器在深度学习中有广泛的应用。以下是一些常见的应用领域：生成模型VAEs作为生成模型，可以用于生成新的样本。...变分自动编码器的挑战和发展方向尽管变分自动编码器在深度学习中取得了很大的成功，但仍然存在一些挑战和改进的方向。其中一些包括：训练的稳定性VAEs的训练过程常常面临着训练不稳定和收敛困难的问题。...结论变分自动编码器作为一种重要的深度学习算法，在生成模型、数据压缩和特征学习等领域具有广泛的应用。通过学习数据的潜在分布，VAEs能够生成新的样本、压缩数据和学习有意义的表示。
变分自动编码器(VAE)是一种有方向的图形生成模型，已经取得了很好的效果，是目前生成模型的最先进方法之一。...像任何其他自动编码器架构一样，它有一个编码器和一个解码器。编码器部分试图学习qφ(z | x),相当于学习数据的隐藏表示x或者x编码到隐藏的(概率编码器)表示。...在生成过程中，来自N(0,1)的样本被简单地输入解码器。训练和生成过程可以表示为以下 ? 一种训练时变分自编码器实现为前馈神经网络，其中P(X|z)为高斯分布。红色表示不可微的采样操作。...测试时变分的“自动编码器”，它允许我们生成新的样本。“编码器”路径被简单地丢弃。 对VAE进行如此简要的描述，其原因在于，VAE并不是本文的主要关注对象，而是与本文的主要主题紧密相关的。...所以,VAE的过程将被修改为以下:鉴于观察y, z是来自先验分布Pθ(z | y)和输出分布Pθ产生的x (x | y,z)。请注意,对于简单的VAE,之前是Pθ(z)和输出是由Pθ(x | z)。
两种最常用和最有效的方法是变分自动编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。 VAE旨在最大化数据对数似然下界，GAN旨在实现生成器和判别器之间的对抗平衡。...在这篇博文中，我将解释VAE和GAN的工作以及背后的解释。 ▌变分自动编码器 ---- ---- 我假设读者已经熟悉普通自动编码器的原理。...我们知道，我们可以使用自动编码器将输入图像编码为更小维度的表示，从而可以存储有关输入数据分布的潜在信息。但在普通自动编码器中，编码向量只能使用解码器映射到相应的输入。...如果看到生成对抗网络的普及以及它们产生的结果的质量，我想大多数人会同意他的看法。对抗训练彻底改变了我们教神经网络完成特定任务的方式。生成对抗网络不像任何明确的密度估计一样工作，如变分自动编码器。...在这篇博文中，我们看到了两个最着名的无监督生成模型的学习框架是如何工作的。我们了解了变分自动编码器中的问题，以及为什么对抗网络能更好地生成逼真的图像。
变分自编码器学习每个模态的潜在特征。然后，跨模态匹配样本的特征被聚合以识别联合的跨模态潜在特征，然后进行重构。为了进行跨模态补全，可以使用一个模态的潜在特征和另一个模态的解码器。...然而，如果只知道部分对应关系信息，现有方法的能力有限，并且很少有专门针对这种情况设计的方法。为了解决这些问题，在本文中作者介绍了用于多模态插补和特征的联合变分自编码器（JAMIE）。...JAMIE训练了一个可重复使用的联合变分自编码器（VAE）模型，将可用的多模态数据投影到类似的潜在空间中（但对于每个模态仍然是独特的），从而增强了对单模态模式的推断。...为了进行跨模态插补，数据可以输入编码器，然后通过另一个模态的解码器处理产生潜在空间内的特征。JAMIE能够使用部分对应关系信息。...JAMIE将自编码器的可重复使用性和灵活的潜在空间生成与对齐方法的自动对应估计相结合。 模型 图 2 JAMIE采用联合自编码器模型进行数据整合和插补（图2a）。
引言 上一期我们详细演示了laravel生成的命令行的参数和选项的区别。然而数据获取的方式有很多，还有一些命令行应用程序，需要我们在程序执行的过程中，实时地获取用户的输入值。...并且，一个好的系统，是不可能没有输出提示信息的。所以本期我们就来说说，过程中的输入和输出。...{} 输入信息有时候我们想做一些自动补全提示的功能，可以使用 anticipate 方法： $name = $this->anticipate('What is your name?'...还有一个更人性化的需求，比如做任务，循环很多次，我们如何整体把握一下该进度的百分比呢？在命令行上有一个进度条就完美了。laravel想你所想，它提供了。...写在最后 本文对命令行中采集的用户输入信息和方式，还有人性化的输入内容进行了简介，制作一个命令行程序变得非常有趣了。 Happy coding :-)
作者提出了一种基于多视图的图神经网络和变分自编码器生成药物分子骨架（Scaffold Generation based on multi-view GNN and Variational AutoEncoder...为了实现这一目标，作者提出了一种新的变分自编码器，专门设计用于骨架生成。 该编码器(图1A)利用多视图的图神经网络分别对分子的边(键)和节点(原子)进行编码，即分别以节点和边为中心进行消息传递。...最后，GRU层的输出被馈送到一个密集的连接层，该连接层具有与单词总数相同数量的神经元，包括指示SMILES字符串开始和结束的附加标记。...分别采用去除节点中心网络(模型1)和去除边缘中心网络(模型2)作为消融实验。此外，模型中使用变分自编码器来编码分子和解码骨架，这与一般的分子到分子生成方法不同。...总结 在这项研究中，作者提出了ScaffoldGVAE模型，这是一个专门为药物分子骨架跳跃设计的深度学习模型。该模型基于变分自编码器的架构，其中编码器组件利用了最先进的多视图图神经网络。
它们成为减少嘈杂数据的流行解决方案。 简单的自动编码器提供与输入数据相同或相似的输出，只是经过压缩。对于变分自动编码器（通常在大型语言模型的上下文中讨论），输出是新生成的内容。...在简单的自动编码器的情况下，输出应与输入数据相同，但噪声较低。 然而，对于变分自动编码器来说，它是一个全新的图像，由模型作为输入提供的信息形成。...收缩自动编码器还具有正则化项，以防止网络学习恒等式函数并将输入映射到输出中。 收缩型自动编码器的工作原理是，相似的输入应该具有相似的编码和相似的潜在空间表示。...变分自动编码器 标准和变分自动编码器学习以称为潜在空间或瓶颈的压缩形式表示输入。因此，训练模型后形成的潜在空间不一定是连续的，实际上可能不容易插值。...因此，去噪自动编码器可以对传统方法无法去噪的复杂图像进行去噪。 3. 图像和时间序列数据的生成 变分自动编码器可用于生成图像和时间序列数据。
自编码器由两个主要部分组成: 1)将输入映射为潜在空间的编码器 2)使用潜在空间重构输入的解码器 潜在空间在原论文中也被称为表示变量或潜在变量。那么为什么称为变分呢?...在本文中我们使用了最原始的VAE，我们称之为vanilla VAE（以下称为原始VAE） VAE架构 编码器由一个或多个全连接的层组成，其中最后一层输出正态分布的均值和方差。...均值和方差值用于从相应的正态分布中采样，采样将作为输入到解码器。解码器由也是由一个或多个完全连接的层组成，并输出编码器输入的重建版本。...下图展示了VAE的架构: 与普通自动编码器不同，VAE编码器模型将输出潜伏空间中每个维度的分布特征参数，而不是潜在空间的值。...编码器将输出两个向量，反映潜在状态分布的均值和方差，因为我们假设先验具有正态分布。然后，解码器模型将通过从这些定义的分布中采样来构建一个潜在向量，之后它将为解码器的输入重建原始输入。
学习目标 了解生成式 AI 的基本概念，包括变分自动编码器 (VAE)、生成对抗网络 (GAN) 和 Transformer。 探索生成式人工智能模型及其应用的创造潜力。...通过理解生成人工智能中使用的基本原理和模型，如变分自动编码器（VAEs）、生成对抗网络（GANs）和变换器，我们可以掌握这种创造性技术背后的技巧和方法。...Transformers擅长捕捉长程依赖性，使它们非常适合生成连贯和与上下文相关的内容。 变分自动编码器 (VAE) 生成人工智能中使用的基本模型之一是变分自动编码器或 VAE。...定义编码器和解码器模型 编码器获取输入数据，将其传递到具有 ReLU 激活函数的密集层，并输出潜在空间分布的均值和对数方差。...给定的代码使用 Adam 优化器编译和训练变分自动编码器模型，其中模型学习最小化组合重建和 KL 损失，以生成输入数据的有意义的表示和重建。
来源商业新知网，原标题：代码详解：一文读懂自动编码器的前世今生 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。...稀疏自动编码器 与其字义相反的是，稀疏自动编码器具有比输入或输出维度更大的潜在维度。然而，每次网络运行时，只有很小一部分神经元会触发，这意味着网络本质上是“稀疏”的。...现在已经了解了传统自动编码器是如何运行的，接下来讨论变分自动编码器。变分自动编码器采用了一种从贝叶斯统计中提取的变分推理形式，因此会比前几种自动编码器稍微复杂一些。...我们会在下一节中更深入地讨论变分自动编码器。 变分自动编码器 变分自动编码器延续了传统自动编码器的结构，并利用这一结构来学习数据生成分布，这让我们可以从潜在空间中随机抽取样本。...这是使用稳健网络所需付出的代价之一。可以对该网络进行调优，使最终的输出更能代表所输入的图像。 文本清理 去噪自编码器的第二个例子包括清理扫描图像的折痕和暗黑区域。这是最终获得的输入和输出图像。
本文较为全面地讲解了变分自编码器的相关内容，分别介绍：标准变分自编码器的结构、存在的问题以及相关的解决思路，并预测了变分自编码器的改进方向，相信能给您的研究带来一些启发。 ?...损失函数通常是输出和输入之间的均方误差或交叉熵，称为重构损失，这会限制网络网络输入与输出的不同。 由于编码（它仅仅是中间隐藏层的输出）比输入少得多，所以编码器必须选择丢弃信息。...▌标准自动编码器的问题 ---- ---- 标准自动编码器学会生成紧凑的表示和重建他们的输入，但除了能用于一些应用程序，如去噪自动编码器，他们是相当有限的。...▌变分自动编码器 ---- ---- 变分自动编码器（VAEs）具有一个独特的性质，可以将它们与vanilla自动编码器分离开来，正是这种特性使其在生成建模时非常有用：它们的潜在空间在设计上是连续的，允许随机采样和插值...---- ---- 在变分自动编码器上还存在很多需要改进的地方。
变分自编码器 模型结构与实现代码 训练过程 自编码器输出的可视化结果 讨论 完成代码 自动编码器(AE,DAE,CAE,SAE)的方法介绍与简单实现(附代码) 自动编码器的发展简述 自动编码器(Auto-Encoders...降噪自编码器最大的优点在于，重建信号对输入中的噪声具有一定的鲁棒性，而最大的缺陷在于每次进行网络训练之前，都需要对干净输入信号人为地添加噪声，以获得它的损坏信号，这无形中就增加了该模型的处理时间。...变分自动编码器(Variational Auto-Encoders, VAE)(Kingma, 2014) 变分自编码器是一种主要用于数据生成的自编码器的变体.当作为生成模型时,首先利用数据训练变分自编码器...,然后只使用变分自编码器的解码部分,自动生成与训练数据类似的输出....变分自编码器 模型结构与实现代码 变分自动编码器的结构最为复杂,并且在模型中引入了隐变量,和KL散度等概率论概念.对模型的实现造成了一定的影响.
2.2 基于AE的生成模型 自动编码器(Autoencoder, AE)由两个网络组成：编码器将高维数据映射到低维表示，解码器将原始输入重构为给定低维表示的输出。...自动编码器反复训练以最小化重构输出与原始输入之间的偏差，其目标是找到更紧凑的样本表示。...变分自动编码器 (variational autoencoder, VAE) 和对抗自动编码器 (adversarial autoencoder, AAE) 使用一些附加约束修改AE，以从输入数据中学习潜在表示...用于新药设计的条件变分自动编码器(ContidionalVAE)是由半监督变分自动编码器(semisupervised variational autoencoder, SSVAE)衍生而来的。...此外，条件模型可以更容易适应同时考虑多个目标属性。 先前有报道提出了一种基于条件变分自动编码器的分子生成模型（CVAE），该模型可以对潜在空间施加一定的条件，例如添加类药五原则。
今天视频内容主要围绕变分自动编码器展开。...第一部分叫做编码器：编码器只是一层层的，它们可以是完全连接的层或者是卷积层。卷积层把输入数据压缩成特征值，这就比输入的数据具有更低的维度，这个就是bottleneck（瓶颈）。...变分自动编码器 在有了常规自动编码器的基本概念之后，接下来介绍一下变分自动编码器。变分自动编码器的作用不是重构一个输入的图像，变成固定的向量，也不是把输入数据变成某种分布。...所以你的编码网络唯一要做的就是在分布里提取样本输入解码器。然后训练变分自动编码器的损失函数。 ?...分离变分自动编码器 在进行下一步之前，看一下使用变分自动编码器能得到的可见结果。有一类新的变分自动编码器有很多有价值的结果，它们叫分离变分自动编码器。
Cross-entropy）或者均方差（Mean Square Error）构建重建损失量化输入和输出的差异，低纬度的隐层编码用于数据压缩和特征表示，类似PCA压缩，特征相似度。...变分自编码器（VAE） https://arxiv.org/abs/1312.6114 原理 由于自编码器仅关注隐层编码的重建能力，其隐层空间分布往往是无规律和不均匀的，在连续的隐层空间随机采样或者插值得到一组编码通常会产生无意义和不可解释的生成结果...变分自编码器不再将输入映射成隐层空间中的一个固定编码，而是转换成对隐层空间的概率分布估计，为了方便表示我们假设先验分布是一个标准高斯分布。...为了解决上述问题，变分自编码器使用了变分推理的方法，引入一个可学习的概率编码器去近似真实的后验分布，使用KL散度度量两个分布的差异，将这个问题从求解真实的后验分布转化为如何缩小两个分布之间的距离。...也就是KL Loss和重构误差的优化是一个对抗的过程，与GAN不同的是，这两个混在一起共同优化的 decoder类似 ---- 条件变分自编码器（Conditional，CVAE） 原理 类似CGAN
前段时间，又有其他研究者提出了另一种 DeepCoder——一种用于自动面部动作编码的半参数变分自动编码器。机器之心对本文进行了摘要介绍。...变分（深度）自动编码器（VAE）已经在大规模图像数据的层次化隐含表征的无监督提取上得到了优良的结果，同时还能在存在噪声和其它我们不想要的伪影时保持稳健。...，(2) 多个有序输出的分类。...图 1：我们提出的 2 层 DeepCoder：输入是面部图像，输出是重建的面部图像和 AU 强度水平。...顶部的变分卷积自动编码器（VAE）的表现比面部特征的第一级编码（Z0）更好，而这些特征的进一步编码（Z1）使用 ordinal GP 变分自动编码（VO-GPAE）针对 AU 强度估计进行了优化 ?
变分自编码器（VAE）以概率的方式描述潜在空间观察。因此，我们不会构建一个输出单个值来描述每个潜在状态属性的编码器，而是用编码器来描述每个潜在属性的概率分布。...使用变分自编码器，我们可以用概率术语来描述潜在属性。 ? 通过这种方法，我们现在将给定输入的每个潜在属性表示为概率分布。...与在标准自编码器中直接输出潜在状态值不同，VAE的编码器模型将输出描述潜在空间中每个维度分布的参数。既然我们假设我们的先验符合正态分布，我们会输出两个向量来描述潜在状态分布的均值和方差。...潜在空间的可视化 为了理解变分自编码器模型的含义及它与标准自编码器架构的差异，检查潜在空间很有必要。 变分自编码器的主要优点是我们能够学习输入数据的平滑潜在状态表示。...这一简单的见解导致了一种新型的模型 — 解离变分型自动编码器（disentangled variational autoencoders）的增长。
相反，这些是一些通用应用的自动编码器功能: 去噪:为了使自动编码器学会去噪图像，我们使用一个损坏或有噪声的图像作为输入，然后修改重建损失，使重建输出与原始干净的图像之间的差异最小，而不是损坏的输入。...降维:通过使用输出层比输入层有更少维数的“不完全”自动编码器，自动编码器能够在更低维数的情况下非线性地表示数据，这与有限的线性变换的PCA(主成分分析)方法形成对比。...普通的自动编码器将为潜属性提供一个值，但变分自动编码器将潜属性存储为属性的概率分布，如上面的右图所示。 ?...因此，通过使用两者的组合，我们将获得一个平衡，即拥有一个接近先验分布但仍然描述输入的某些特征的潜在表示。 ? 重新参数化 在实现变分自动编码器时，您可能面临的一个问题是实现采样过程。...然而，最近从 NVIDIA发表的论文，NVAE:一个深度分级变分自动编码器，介绍了一种使用CelebA HQ的新的架构设计的VAE和管理生产高质量的面。 ?
循环一致性概括了下面的陈述：F（G（X））≈X，函数G（X）应该具有大致返回输入X的相应的倒数F（X）。这可以通过引入a来促进循环一致性损失，如下所示： 这可以在下面看到： ?...WaveNet自动编码器是生成器，域分类网络是鉴别器。 将对抗性术语添加到自动编码器的损失中（查看下面的等式）可以鼓励自动编码器学习域不变的潜在表示。...L（y，y）是分别对每个y ^和目标y元素对应的交叉熵损失。 2. 解码器Dj是一种自回归模型，它以共享编码器E的输出为条件。 3....这是解开变分自动编码器的一个关键特性，在本视频中对来自Arxiv洞察力的变分自动编码器进行了详细解释（跳到此时间戳以专门学习解缠结） 我认为现在开始走到一起了。...其中一个特别突出的结果是自动编码器训练的嵌入和音高之间的相关性 - 相同音高的仪器对之间的余弦相似度在0.90-0.95范围内，这是非常了不起的。 它就是这样！
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
