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关键词

理解自动编码器

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。 本文将要讲述的自动编码器使用推断和神经网络作为工具来解决此问题。 自动编码器 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。

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原创 | 自动编码器(VAE)

VAE 概述 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

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    编码器

    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。 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 下界 L(q) 来训练: ? 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)。 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。 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展示了由编码器学到的低维流形的例子。

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    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 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 本文简要介绍了推断的问题背景,接着介绍VAE的基本思想和原理,指出VAE是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:推断和ELBO。 2、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)和推断(Variational Inference, VI)。 而推断则可以用BP算法和小批量梯度下降来训练,成本较低。VAE正是在推断上发展而来的。 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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    编码器(VAEs)

    除了GAN,还有一类很有名生成模型variational auto-encoder(VAE,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) ? ,类似于自编码器编码器。 L称为对数似然函数的下界。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 ?

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    编码器 VAE

    编码器 (Variational Auto-Encoders, VAE) 属于生成模型家族。 简介 简单来讲,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 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。 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的基础上引入的思想,使其能够进行数据生成。

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    理解编码器VAE

    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。 ?

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    PRI-VAE:相关信息原理自动编码器(CS)

    尽管目前在自动编码器(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.org/abs/2007.06503 PRI-VAE:相关信息原理自动编码器(CS).pdf

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    TensorFlow从1到2(十一)自动编码器和图片自动生成

    基本概念 “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“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”。 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。 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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    从自编码器编码器(其一)

    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。

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    【干货】深入理解编码器

    本文强调了编码器的理论推导和实现细节,在文末展示了编码器作为生成模型的输出结果。希望深入理解编码器的读者不妨读一读。 Variational autoencoders 编码器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。 编码器(VAE)提供了描述隐空间观察的概率方式。 注意:对于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。 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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    【译】编码器教程 一、简介

    Tutorial on Variational Autoencoders Arxiv 1606.05908 摘要 在短短三年内,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。

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    使用递归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。 原文作者:Jeeyung Kim, Alex Sim, Jinoh Kim, Kesheng Wu 原文地址:https://arxiv.org/abs/2004.00234 使用递归自动编码器的僵尸网络检测

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    【学术】从自编码器编码器(其二)

    注意:对于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。 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 — 解离自动编码器(disentangled variational autoencoders)的增长。

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    条件自动编码器CVAE:基本原理简介和keras实现

    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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    学界 | 稳定、表征丰富的球面编码器

    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,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 RNN(NVRNN)语言模型。首先由编码器模型计算近似 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。

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    【GNN】VGAE:利用编码器完成图重构

    VGAE 全称为 Variational Graph Auto-Encoders,翻译过来就是图自编码器,从名字中我们也可以看出 VGAE 是应用于图上的编码器,是一种无监督学习框架。 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 ,虚线代表近似 。 ? 自编码中的是指变分法,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,。

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    学界 | 新型半参数自动编码器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自动编码器(DeepCoder: Semi-parametric Variational Autoencoders for Automatic (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 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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    编码器如何淘汰经典的推荐系统

    自编码 定义 自动编码器(AE)最初用于学习数据的表示(编码)。它们被分解为两部分: 编码器,它减少了数据的维度大小; 解码器,它将编码转换回其原始形式。 编码器 定义 编码器(VAE)是AE的扩展。它将有一个采样层,而不是简单的全连接层。这一层将使用从编码器的最后一层的均值和方差得到一个高斯样本,并使用它作为输入的解码器。 结果 「NDCG@100:」 0.334 「Personalization:」 0.561 优点 「它的一部是NN」:作为VAE方法的一部,它可以捕获数据中更复杂的模式。 「可解释性」:作为基于记忆的方法的一部,我们得到了一个有趣的属性,我们可以向用户解释为什么我们推荐他们一个特定的项目。 非线性概率模型(如自编码)使我们能够超越线性因子模型的有限建模能力。

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