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[1]，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。整个系统遵循自动编码器的结构，由编码器和解码器构成。
VAE 概述 变分自动编码器（Variational autoEncoder，VAE）是生成模型的一种。这些方法的主要目标是从对象的学习分布中生成新的采样数据。...维度对 VAE 的影响 在变分自编码器中，隐变量空间的维度（dimensionality）是一个非常重要的变量，在一般的编码器（AE）中，这个变量也被称为 bottleneck。...不同的维度会导致 decoder 生成不同的图片，我们这里使用 MNIST 的训练集，在ELBO = 0.5*MSE + 0.5*KL的情况下来训练变分自动编码器，用 MNIST 的测试集来测试重构的效果...总结 尽管 VAE 在名字上很像 AE（自动编码器），但其方法（或其对网络的解释）是独特的。在 VAE 中 ，encoder 用于计算平均值和方差，这与平时的 AE 完全不是一个类型的模型。...除了VAE，后续还有很多类似的模型比如条件变分自编码器 （Conditional VariationalautoEncoder），生成对抗编码器（VAEGAN）等等，这个领域的不断发展也带了更更好的生成类模型
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。
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）[1] 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： ?
除了GAN，还有一类很有名生成模型variational auto-encoder（VAE，变分自编码器）。接下来的几期里面，我打算系统地了解一下VAEs。...，从自编码器（auto-encoder）的角度来看，就是解码器；而由 x -> z 是识别模型（recognition model） ? ，类似于自编码器的编码器。...L称为对数似然函数的变分下界。一般来说，直接优化对数似然函数是不可行的，因此转而优化它的下界L。根据上述的两种形式，可以得到两种近似模型： ? 以及 ?
变分自编码器 (Variational Auto-Encoders, VAE) 属于生成模型家族。...简介 简单来讲，变分自编码器是可以和GAN相媲美的生成网络。我们可以输入一个低维空间的Z，映射到高维空间的真实数据。比如，生成不同样的数字，人脸等等。...什么是 VAE 变分自动编码器（AEV）就是用于生成模型，结合了深度模型以及静态推理。简单来说就是通过映射学习将一个高位数据，例如一幅图片映射到低维空间Z。与标准自动编码器不同的是，X和Z是随机变量。...变分自编码器同样的以特定分布的随机样本作为输入，并且可以生成相应的图像，从此方面来看其与对抗生成网络目标是相似的。但是变分自编码器不需要判别器，而是使用编码器来估计特定分布。...但是，与自编码器不同，VAE 的潜在空间是连续的，并且解码器本身被用作生成模型。 VAE即在AE的基础上引入变分的思想，使其能够进行数据生成。
CVAE原理 在条件变分自编码器(CVAE)中，模型的输出就不是 \mathbf{x}_j了，而是对应于输入\mathbf{x}_i的任务相关数据\mathbf{y}_i 也就是说输入的是条件，输出是在条件约束下的数据样本...对比 VAE VAE的变分下界为: \mathcal{L}(\phi, \theta ; x)=-K L\left(q_{\phi}(z \mid x) | p_{\theta}(z)\right)+\...mathbb{E}{q{\phi}(z \mid x)}\left[\log p_{\theta}(z \mid x)\right] \leq \log p_{\theta}(x) CVAE的变分下界为
然后求X下的一个高斯分布，如何求呢，使用了两个神经网络，分别预测了X下均值μ和方差σ，这样就形成了均值μ，方差σ一个高斯分布，然后正常想法是，将这个高斯分布进行随机取样作为中间表示（隐向量），【相比于自编码器...然后再去生成数据X’,但是随机取样这个行为，在网络里是不可导的，所以采用了重采样技术，通过添加服从0~1分布的高斯噪声ε，利用μ+σε来代替随机采样的行为，也就是，相当于ε是随机参数，这样网络就可以优化...整个网络的损失，一部分是跟自编码器一样的重构损失，目的是为了保证X和X’的一致性。另一方面是希望预测的高斯分布与标准正太分布趋近，所以求其KL损失。 ?...这是因为在原始自编码器中，不同数字的中间表示（隐向量）之间完全没有重叠，因此无法生成中间结果 。如下如的1和7的编码聚类结果之间没有重叠。 ?
Variational AutoEncoder 自动编码器（Autoencoder，AE） https://arxiv.org/abs/2003.05991 原理 先将高维的原始数据映射到一个低维特征空间...为了构建一个有规律的隐层空间，使得我们可以在不同潜在属性上随机地采样和平滑地插值，最后通过解码器生成有意义的图像，研究者们在2014年提出了变分自编码器。...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。...变分自编码器在自编码器基础上增加了一个先验隐空间（标准正态分布），这为学习的隐空间提供了非常好的属性（我们可以通过隐空间平滑地插值数据分布）。
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。...随着深度学习的不断发展和研究的进展，相信变分自动编码器将在未来取得更多的突破和应用。
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。...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。
在这篇文章中，我会讨论一些标准的自编码器架构，用于强加这两个约束并调整权衡。下一篇，我将讨论基于这些概念构建的变分自编码器，以构建更强大的模型。...欠完备的自编码器 构建自编码器最简单的架构是限制网络隐藏层中存在的节点数量，进而限制可以通过网络传输的信息量。...为了深入了解自编码器，我们还必须了解我们的编码器和解码器模型的容量（capacity ）。...稀疏自编码器 稀疏自编码器为我们提供了一种不需要减少我们隐藏层的节点数量，就可以引入信息瓶颈的的方法。相反，我们将构造我们的损失函数，以惩罚层中的激活。...“降噪自编码器使重构函数(解码器)抵抗输入有限小的扰动，而压缩自编码器使特征提取函数(编码器)抵抗输入无限小的扰动。“ 因为我们明确地鼓励我们的模型学习一种编码，在这种编码中，类似的输入有类似的编码。
这篇文章主要介绍Kipf和Welling提出的变分图自编码器模型VGAE，在介绍VGAE之前，首先需要介绍GAE，即图自编码器。 1....当然，我们可以对原始论文中的GAE进行扩展，例如编码器可以使用其他的GNN模型。 2. VGAE VGAE同样包含两部分：编码器和解码器，又被称为推理模型和生成模型。...2.1 编码器 编码器又被称为Inference model，即推理模型。...与GAE不同，在变分图自编码器VGAE中，节点向量 Z 不是由一个确定的GCN得到，而是从一个多维高斯分布中采样得到。...损失函数由两部分组成： 第一部分与GAE中类似，为交叉熵函数，也就是经分布 q 得到的向量重构出的图与原图的差异，这种差异越小越好；第二部分表示利用GCN得到的分布 q 与标准高斯分布 p(Z) 间的
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。
Tutorial on Variational Autoencoders Arxiv 1606.05908 摘要 在短短三年内，变分自编码器（VAE）已经成为复杂分布的无监督学习的最流行的方法之一。...不需要变分贝叶斯方法的先验知识。 “生成建模”是机器学习的一个广泛领域，它处理分布模型P(X)，定义在数据点X上，它在一些潜在的高维空间X中。例如，图像是一种流行的数据，我们可以为其创建生成模型。...最受欢迎的此类框架之一是变分自编码器 [1, 3]，本教程的主题。这种模型的假设很弱，通过反向传播训练很快。 VAE 确实做了近似，但是这种近似引入的误差在高容量模型下可以说是很小的。...它针对的是那些人，可能用于生成模型，但可能不具备 VAE 所基于的变分贝叶斯方法，和“最小描述长度”编码模型的强大背景。...注意任何结构或甚至“编码器”路径的显着缺失：可以在没有任何输入的情况下从模型中进行采样。 这里，矩形是“平板表示法”，这意味着我们可以从z和X采样N次，同时模型参数θ保持固定。
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。...实现 在前面，我建立了变分自编码器结构的统计动机。在本节中，我将提供自己构建这种模型的实际实现细节。...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。
变分自编码器(VAE)是一种应用广泛的无监督学习方法，它的应用包括图像生成、表示学习和降维等。虽然在网络架构上经常与Auto-Encoder联系在一起，但VAE的理论基础和数学公式是截然不同的。...本文将讨论是什么让VAE如此不同，并解释VAE如何连接“变分”方法和“自编码器”。 本文更专注于VAE的统计概念和推导。...我们将从介绍VAE所要解决的问题开始，解释变分方法在解决方案中所起的作用，并讨论VAE与AE之间的联系。最后还会将VAE应用于图像重建任务来进行具体的演示。...自动编码器一般都是在重建损失ℒ(⁽ⁱ⁾)，平方误差，||x̂⁽ⁱ⁾ − x⁽ⁱ⁾||²下学习。 对于 VAE，未观察到的变量 z 可以解释为分布编码。...通过使用变分方法，可以构造一个损失函数为负ELBO的参数优化问题，通过重新参数化技巧和随机梯度下降算法来解决VAE的统计问题。
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。
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。...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），公式如下： 其中，。
变分自编码器（VAE）在以往的文本建模中被研究过（Miao et al., 2016; Bowman et al., 2016），研究人员曾提出过一个用来捕获数据中潜在结构的连续潜变量。...经典的 VAE 实现假设潜在空间的先验函数是多元高斯的，在训练期间，变分后验在损失函数的 KL 散度激励下会近似于先验值。...图 1：基于高斯先验（左）和 vMF 先验（右）的神经变分 RNN（NVRNN）语言模型。首先由编码器模型计算变分近似 q_φ(z|x)（虚框）的参数，然后采样 z 并由 z 生成词序列 x。...论文链接：https://arxiv.org/pdf/1808.10805v1.pdf 摘要：用于文本处理的变分自编码器（VAE）的一个特点是它们结合了强大的编码-解码模型（如 LSTM）和简单的潜在分布...这些模型存在一个困难的优化问题：在变分后验总是等于先验时，会陷入一种糟糕的局部最优状态，而且模型完全不会利用潜变量，这种「坍缩」是由目标的 KL 散度激励导致的。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
