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变分自动编码器

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  • 理解变分自动编码器

    导言今天的文章用深入浅出的语言和形式为大家介绍变分自动编码器(VAE)的基本原理,以帮助初学者入门,真正理解这一较为晦涩的模型。还是那种熟悉的风格和味道!主流的深度生成模型,如变分自动编码器、生成对抗网络均采用了这种思路。问题的关键是:1.如何判断模型所生成的样本与真实的样本分布pr (x)一致。本文将要讲述的变分自动编码器使用变分推断和神经网络作为工具来解决此问题。变分自动编码器变分自动编码器(Variational Auto-Encoder,简称VAE)由Kingma等人提出,是对复杂的概率分布进行无监督学习的典型方法。VAE是变分推断与神经网络相结合的产物。变分下界函数定义了一个编码器-解码器结构。q(z丨x)充当编码器的角色,将x编码为z。更准确地说,给定一个x,输出其对应的隐变量的概率分布。
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  • PRI-VAE:相关信息原理变分自动编码器(CS)

    尽管目前在变分自动编码器(VAE)框架下已经进行了大量努力来学习分离式表征,但是大多数VAE模型的学习动力的基本特征仍然未知,并且对其研究尚浅。本文首先提出一种新颖的学习目标,称为相关信息变分自动编码器(PRI-VAE),以用于学习分离式表征。然后,通过检查跨训练时期某些关键信息理论量的演变,提出了一个信息理论观点来分析现有的VAE模型。Principe, Xiaolin Li, Dapeng Wu原文地址:https:arxiv.orgabs2007.06503PRI-VAE:相关信息原理变分自动编码器(CS).pdf
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  • 学界 | 新型半参数变分自动编码器DeepCoder:可分层级编码人脸动作

    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。论文:DeepCoder:用于自动面部动作编码的半参数变分自动编码器(DeepCoder: Semi-parametric Variational Autoencoders for Automatic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。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?图 3:FERA2015:(a) MSE 重建误差,(b) VO-GPAE 的 NLPD,(c) 每个数据点估计的变分下限,(d) AU 强度估计的 ICC,和恢复的隐空间:Z0 (e) 和 Z1 (f
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  • 条件变分自动编码器CVAE:基本原理简介和keras实现

    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。期望是关于编码器的分布在表示通过采取一些样本。这个术语鼓励解码器在使用来自潜在分布的样本时学会重构数据。较大的错误表示解码器无法重构数据。第二项是Kullback-Leibler编码器之间的分布q_φ(z | x)和p (z)。这个散度度量了在使用q表示z上的先验时损失了多少信息,并鼓励其值为高斯分布。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。蓝色表示损失计算?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。
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  • 使用递归变分自动编码器的僵尸网络检测(CS.CR)

    更具体地说,我们提出了一种新颖的基于机器学习的方法,称为递归变异自动编码器(RVAE),用于通过网络流量数据的连续特征(包括僵尸网络的攻击)来检测僵尸网络。unknown botnets.原文作者:Jeeyung Kim, Alex Sim, Jinoh Kim, Kesheng Wu原文地址:https:arxiv.orgabs2004.00234 使用递归变分自动编码器的僵尸网络检测
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  • 视频 | 论文最爱的变分自编码器( VAE),不了解一下?

    今天视频内容主要围绕变分自动编码器展开。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。然后训练变分自动编码器的损失函数。 ?函数实际上包括2部分,第一部分代表重构损失这几乎跟自动编码器一样,只是多了个期望值运算符,因为我们要从分布里采样。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。结果就是,如果你用分离变分自动编码器改变隐藏变量,实际上相当于一些非常有解释性的东西。
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  • TensorFlow从1到2(十一)变分自动编码器和图片自动生成

    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作为普及型的文章,介绍“变分自动编码器”,要先从编码说起。 简单说,编码就是数字化,前面第六篇我们已经介绍了一些常见的编码方法。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。这个“自动编码器”的终极目标就是可能“无中生有”。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。这个确定性通常是一种优点,但也往往限制了想像力。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。
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  • 走进深度生成模型:变分自动编码器(VAE)和生成对抗网络(GAN)

    本文的内容主要包括:变分自编码器(VAE)和生成对抗网络(GAN),并探索其背后的工作原理。如今,无监督学习成为未来机器学习的研究方向,本文就跟大家一起聊一聊这其中热门的技术! ?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。▌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。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。相反,它是基于博弈论的方法,目标是发现两个网络之间的纳什均衡,生成网络和判别网络。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。但是,GANs存在一些问题,比如训练的稳定性,这仍然是一个活跃的研究领域。
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  • 变分自编码器:金融间序的降维与指标构建(附代码)

    正文本文探讨了使用一个变分自动编码器来降低使用Keras和Python的金融时间序列的维度。我们将进一步检测不同市场中的金融工具之间的相似性,并将使用获得的结果构建一个自定义指数。使用变分自动编码器的降维在本节中,我们将讨论:创建几何移动平均数据集使用随机模拟扩充数据构建变分自动编码器模型获取预测▍创建几何移动平均数据集为了比较各种价格区间的时间序列,我们选择计算收益的几何移动平均时间序列在构建变分自动编码器(VAE)模型之前,创建训练和测试集(使用80%-20%的比率):?读者还应该注意,在训练模型之前,无需删除时间序列的季节性和趋势。▍构建变分自动编码器模型(VAE)我们将使用变分自动编码器将具有388个项目的时间序列向量的维度降低到二维点。自动编码器是用于压缩数据的无监督算法。结论使用变分自动编码器可以加快外国股票市场新指数的发展,即使分析师不熟悉它们。此外,还可以创建符合客户利益的利基指数或投资组合。
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  • 【干货】一文读懂什么是变分自编码器

    我们知道,变分自编码器是一种生成模型,在文本生成、图像风格迁移等诸多任务中有显著的效果,那么什么是变分自编码器?它存在什么问题?它有什么改进算法?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。?与使用标准的神经网络作为回归器或分类器相比,变分自动编码器(VAEs)是强大的生成模型,它可以应用到很多领域,从生成假人脸到合成音乐等。▌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。
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  • 一文读懂自动编码器

    变分自动编码器的厉害之处假设你正在开发一款开放性世界端游,且游戏里的景观设定相当复杂。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。这意味着我们要么执行计算上复杂的采样程序,如马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)算法,要么采用变分方法。正如你可能猜测的那样,变分自动编码器使用变分推理来生成其后验分布的近似值。然后,在MNIST数据集训练网络后,就使用变分自动编码器生成新的服装。
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  • 变分自编码器

    变分自编码器的一个非常好的特性是,同时训练参数编码器与生成器网络的组合迫使模型学习编码器可以捕获可预测的坐标系。这使得它成为一个优秀的流形学习算法。变分自编码器背后的关键思想是,它们可以通过最大化与数据点 x 相关联的变 分下界 L(q) 来训练: ?变分自编码器背后的主要思想是训练产生 q 参数的参数编码器(有时也称为推断网 络或识别模型)。变分自编码器的一个缺点是它仅针对一 个问题学习推断网络,给定 x 推断 z。变分自编码器的一个非常好的特性是,同时训练参数编码器与生成器网络的组合迫使模型学习编码器可以捕获可预测的坐标系。这使得它成为一个优秀的流形学习算法。图20.6展示了由变分自编码器学到的低维流形的例子。
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  • 【学术】从自编码器到变分自编码器(其二)

    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。注意:对于变分自编码器,编码器模型有时被称为识别模型(recognition model ),而解码器模型有时被称为生成模型。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。当我构建一个变分自编码器时,我喜欢从数据中检查一些样本的潜在维度,以了解分布的特征。我鼓励你也这样做。?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。
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  • ​变分自编码器概述

    SIGAI特约作者杨晓江上海交通大学thinklab实验室摘要变分自编码器(VAE) 如今已经成为在复杂场景中进行推断(inference)的基本工具,同时它作为生成模型在生成连续型数据上也得到了广泛的关注和应用本文简要介绍了变分推断的问题背景,接着介绍VAE的基本思想和原理,指出VAE是变分推断思想和神经网络结合的产物,并对它作简单的分析和理解。由于VAE是变分推断和神经网络结合而来的成果,本节主要介绍VAE的思想背景:变分推断和ELBO。2、变分推断和ELBO为了解决推断问题,主要的方法有蒙特卡洛马尔可夫链(MCMC)和变分推断(Variational Inference, VI)。而变分推断则可以用BP算法和小批量梯度下降来训练,成本较低。VAE正是在变分推断上发展而来的。变分推断是用一个分布q(z)来逼近后验分布?,具体的做法是最小化以下KL散度:?
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  • DeepMind新论文:基于变分方法的自编码生成对抗网络

    这篇文章利用变分推理,提出了一种将自动编码器和生成对抗网络融合起来的方法。摘要自动编码生成对抗网络结合了标准形式的GAN算法,通过自动编码器给出的重建损失(construction loss)来区分原始数据和模型的生成数据。在本文中,我们提出了一种规则,通过利用生成模型的层次结构,将自动编码器结合到生成对抗网络中。由基本原理可表明,变分推理可作为网络学习的基本方法,但是要将随机可能性替换为合成似然性,且将未知后验分布替换为隐含分布。本文使用了鉴别器来学习网络中的合成似然性和隐含后验分布。于是,我们结合这两种方法中的最优点,开发出一种结合变分自动编码器和生成对抗网络的融合方法。
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  • 简单易懂的自动编码器

    作为无监督学习模型,自动编码器还可以用于生成与训练样本不同的新数据,这样自动编码器(变分自动编码器,VariationalAutoencoders)就是生成式模型。本文将会讲述自动编码器的基本原理以及常用的自动编码器模型:堆栈自动编码器(StackedAutoencoder)。后序的文章会讲解自动编码器其他模型:去噪自动编码器(DenoisingAutoencoder),稀疏自动编码器(SparseAutoencoder)以及变分自动编码器。自动编码器原理自动编码器的基本结构如图1所示,包括编码和解码两个过程:?图1自动编码器的编码与解码自动编码器是将输入?进行编码,得到新的特征?,并且希望原始的输入?能够从新的特征?重构出来。堆栈自动编码器前面我们讲了自动编码器的原理,不过所展示的自动编码器只是简答的含有一层,其实可以采用更深层的架构,这就是堆栈自动编码器或者深度自动编码器,本质上就是增加中间特征层数。
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  • 【干货】深入理解变分自编码器

    本文强调了变分自编码器的理论推导和实现细节,在文末展示了变分自编码器作为生成模型的输出结果。希望深入理解变分自编码器的读者不妨读一读。Variational autoencoders 变分自编码器自编码器是发现数据的一些隐状态(不完整,稀疏,去噪,收缩)表示的模型。最重要的是编码器为每个编码维度输出单个值, 解码器随后接收这些值并尝试重新创建原始输入。变分自编码器(VAE)提供了描述隐空间观察的概率方式。注意:对于变分自编码器,编码器有时被称为识别模型,而解码器有时被称为生成模型。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隐状态表示。对于标准的自编码器,我们只需要学习一个编码,它允许我们重现输入。
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  • 学界 | Ian Goodfellow强力推荐:DeepMind提出Auto-encoding GAN的变分方法

    自动编码器的应用成功的改善了GAN训练。(3)结合了VAE和GAN的方法,例如变分自动编码器GAN(variational auto-encoder GAN, VAE-GAN)。该论文中,作者提出了结合AE-GAN的原则性方法。通过探索由GAN学习到的隐变量模型的层次结构,作者展示了如何将变分自动编码器与GAN结合到一起。该方法能够克服各自方法的限制,因此具有极大的优势。该论文主要进行了一下工作:表明变分推理(variational inference)同样使用与GAN,以及如何可以将判别器用于具有隐式后验近似的变分推理。在likelihood-free设定中,开发了具有合成似然性的变分推理,使得可以学习这种模型。
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  • 【GNN】VGAE:利用变分自编码器完成图重构

    VGAE 全称为 Variational Graph Auto-Encoders,翻译过来就是变分图自编码器,从名字中我们也可以看出 VGAE 是应用于图上的变分自编码器,是一种无监督学习框架。变分图自编码器也具有类似的目的,其主要是为图中节点找寻合适的 Embedding 向量,并通过 Embedding 向量实现图重构。其中获取到的节点 Embedding 可以用于支撑下游任务。而 VAE 则是利用神经网络学习来学习变分推导的参数,从而得到后验推理的似然估计。下图实线代表贝叶斯推断统计的生成模型 ,虚线代表变分近似 。?变分自编码中的变分是指变分法,用于对泛函 求极值。VGAE 的解码器则是利用隐变量的内积来重构邻接矩阵:其中,.损失函数也是包括两部分:其中, 表示2.3 GAE除了变分自编码器外,作者也提出了非概率模型的图自编码器(Graph Auto Encoder
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  • 万字长文带你了解变分自编码器VAEs

    主成分分析(PCA)自编码器变分自编码器(VAE)自编码器用于内容生成的局限性变分自编码器的定义关于正则化的直观解释VAE的数学细节概率框架和假设变分推理公式将神经网络引入模型总结简介在过去的几年中,由于一些惊人的进步本文脉络在第一部分中,我们将回顾一些有关降维和自编码器的重要概念,这些概念将有助于理解VAE。在第二部分中,我们将说明为什么不能使用自编码器来生成新数据,并将介绍变分自编码器。自编码器(确定性)和变分自编码器(概率性)之间的差异。在变分自动编码器中,损失函数由一个重构项(优化编码-解码)和一个正则化项(使隐空间规则化)组成。变分自编码器的表示形式。
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