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变分自动编码器(VAE)返回一致的输出

变分自动编码器（Variational Autoencoder，VAE）是一种生成模型，结合了自动编码器和概率图模型的思想。它能够学习输入数据的潜在表示，并通过生成模型从潜在空间中生成新的样本。

VAE的工作原理如下：首先，输入数据经过编码器（Encoder）映射到潜在空间中的均值向量和方差向量，这两个向量用于定义一个高斯分布。然后，从该高斯分布中采样得到一个潜在向量。最后，潜在向量通过解码器（Decoder）映射回原始数据空间，生成重构的输出。

与传统的自动编码器相比，VAE引入了概率性，使得潜在空间中的向量具有连续性和可解释性。通过在潜在空间中进行插值操作，可以生成具有平滑过渡的新样本。此外，VAE还具有以下优势：

数据生成能力：VAE可以从学习到的潜在空间中生成新的样本，用于数据增强、图像生成等任务。
特征学习：VAE通过学习潜在空间的表示，可以提取数据的有用特征，用于后续的分类、聚类等任务。
数据压缩：VAE可以将输入数据映射到低维潜在空间中，实现数据的压缩和降维。
异常检测：通过比较输入数据与重构输出之间的差异，可以用VAE进行异常检测。

VAE在许多领域都有广泛的应用，包括图像生成、语音合成、自然语言处理等。在图像生成方面，VAE可以生成逼真的图像样本，用于艺术创作、游戏设计等。在语音合成方面，VAE可以学习到语音的潜在表示，实现语音的转换和合成。在自然语言处理方面，VAE可以用于文本生成、机器翻译等任务。

腾讯云提供了一系列与VAE相关的产品和服务，包括：

人工智能平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）：腾讯云提供了丰富的人工智能平台，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等服务，可以与VAE结合使用，实现更多的应用场景。
云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）：腾讯云提供高性能、可扩展的云服务器，可以用于训练和部署VAE模型。
云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）：腾讯云提供可靠、安全的云数据库服务，可以用于存储和管理VAE模型的数据。
云存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）：腾讯云提供高可用、低成本的云存储服务，可以用于存储VAE模型的训练数据和生成的样本数据。

总之，变分自动编码器（VAE）是一种强大的生成模型，具有数据生成能力、特征学习能力和数据压缩能力。它在图像生成、语音合成、自然语言处理等领域有广泛的应用。腾讯云提供了一系列与VAE相关的产品和服务，可以帮助用户实现各种应用场景。

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原创 | 变分自动编码器（VAE）

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

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变分自编码器 VAE

变分自编码器 (Variational Auto-Encoders, VAE) 属于生成模型家族。...VAE 的生成器能够利用连续潜在空间的矢量产生有意义的输出，它是包含隐变量的一种模型，通过潜在矢量探索解码器输出的可能属性。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。...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。

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VAE-变分自编码器

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...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。...上述变分过程是VAE及各种变体的核心思想，通过变分推理将问题转化为最大化生成真实数据的证据下界。...github.com/ritheshkumar95/pytorch-vqvae VAE 学习连续的潜在表示，而 VQ-VAE 学习离散的潜在表示 VQ-VAE其实就是一个AE（自编码器）而不是VAE（变分自编码器...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）。

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理解变分自编码器VAE

VAE的理解转述记录参考文章 https://arxiv.org/pdf/1312.6114.pdf https://dfdazac.github.io/01-vae.html https:...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...这两个参数，μ+σε成为一种中间表示，（sampling from Z~N(μ, σ^2) is the same as sampling from μ + σX, X~(0,1)）再去生成对应于该分布下的输出数据...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。 ?

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变分自编码器VAE的数学原理

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。...VAE模型的结构如下: 高斯编码器:由于其稳定的静态特性和简单的采样，我们选择多元高斯作为编码器输出分布，其中的均值和方差值由前馈网络建模。...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。

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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！...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。...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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使用PyTorch从理论到实践理解变分自编码器VAE

变分自动编码器（Variational Auto Encoders，VAE）是种隐藏变量模型[1，2]。该模型的思想在于：由模型所生成的数据可以经变量参数化，而这些变量将生成具有给定数据的特征。...而VAE背后的关键点在于：为了从样本空间中找到能够生成合适输出的样本（就是能输出尽可能接近我们所规定分布的数据），它并没有试图去直接构造一个隐藏空间(隐藏变量所在的空间)，而是构造了一个类似于具有编码器和解码器两个部分的网络...对于VAE的编码器与所假定出的Q函数，我们采用神经网络来对其进行训练，使得输入X能映射到输出Q(z|X)的分布中，从而帮助我们能够找到一个最好的z来生成实际X中的数据。...该部分将经过采样后的z(最初来自正态分布)映射到一个更复杂的隐藏空间去(实际数据的空间)，并通过这个复杂的隐藏变量z生成一个个的数据点，这些数据点十分接近我们真实数据的分布。 ? VAE的详细架构。...为了演示，VAE已经在MNIST数据集[3]上经过了训练，每10轮展示一次，我们绘制了输入X和所生成的数据，而这些输出的数据又作为VAE的输入。 ?

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VAE(变分自编码器)在少样本目标检测中的应用

该图对于我的理解就是假设我们训练了一个数据量非常大的模型，然后从这个模型中采样一种分类的特征与少样本数据特征进行融合，等于我们再推理的时候，这种模型就可以推理少样本数据的类别，虽然少样本数据可能是鸭子...，但是是跟狗的特征融合的，那么就可以把鸭子推理成狗。...样本分布就是你的数据集中各个种类占总数的占比，如某一数据集中有三种鸢尾花，它们的比例是1：1：1，那么这就是一种均匀分布。...(神经网络提取出来的特征不一定是我们人类能理解的，这里只是打个比方)，假设有一个特征是毛发长度(该数据集并不只包含猫，还有其他的种类)，它在整个数据集中满足以下分布那么该特征的总体分布(整个数据集中)...就是一个正态分布的。

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变分自编码器（VAE）在AIGC中的应用及其技术解析

变分自编码器（VAE）在AIGC中的应用及其技术解析变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）是一种生成模型，在人工智能生成内容（AI-Generated Content...变分自编码器的基本原理 VAE是Kingma和Welling在2013年提出的一种生成模型，旨在学习数据的潜在表示，并能够生成新的数据样本。...VAE的高级应用与技术拓展 6.1 条件变分自编码器（Conditional VAE, CVAE）条件变分自编码器（CVAE）是VAE的一种扩展，它能够在生成过程中引入额外的信息（条件），以控制生成结果的某些属性...# 定义损失函数和训练过程的代码同VAE，只是输入多了条件信息 6.2 递归变分自编码器（Recurrent VAE, RVAE）递归变分自编码器（RVAE）将VAE与递归神经网络（RNN）结合，用于处理序列数据...（Discrete VAE, DVAE）离散变分自编码器（DVAE）是一种专门处理离散数据的VAE扩展。

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深度 | 变分自编码器VAE面临的挑战与发展方向

选自akosiorek 机器之心编译参与：刘天赐、李泽南变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）一样，是无监督学习最具前景的方法之一。...变分自编码器的诞生幸运的是，事实上我们可以一箭双雕：通过一个学习到的建议分布来近似估计后验分布，我们可以有效的得到边缘分布 pθ(x) 的估计。在这里，我们无意间得到了一个自编码的设定。...在当前指标下，它们效果虽然没有 VAE 好，但训练出的建议分布和生成模型都比使用 VAE 或 IWAE 得到的好。...我们的结果对目前广为应用的暗含假设：「更紧的 ELBO 是联立模型学习和推断摊销模式中更合适的变分目标」提出了质疑。...根据我们的研究，我们提出了三个新的算法：偏重要性加权自编码器（PIWAE）、多层重要性加权自编码器（MIWAE）以及联合重要性加权自编码器（CIWAE）；在这三个算法中，标准的重要性自编码器（IWAE）

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在表格数据集上训练变分自编码器 (VAE)示例

变分自编码器 (VAE) 是在图像数据应用中被提出，但VAE不仅可以应用在图像中。...在这篇文章中，我们将简单介绍什么是VAE，以及解释“为什么”变分自编码器是可以应用在数值类型的数据上，最后使用Numerai数据集展示“如何”训练它。...去噪转换噪声特征，一般情况下我们会将异常检测出的样本标记为噪声样本。生成合成数据使用 VAE，我们可以从正态分布中采样并将其传递给解码器以获得新的样本。为什么选择变分自编码器呢？...什么是VAE? 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?...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。

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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。...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。...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。

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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。...然后是训练的第二个部分：自动编码器会简单地根据解码网络重构数据，并简单计算重构损失。然后通过输入数据跟输出数据进行逐个像素之间的对比，我们可以创建一个损失函数然后训练网络来压缩图片。...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。...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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教程 | 如何使用变分自编码器VAE生成动漫人物形象

VAE 是不是只能在 MNIST 数据集上生成有意义的输出？在本文中，作者尝试使用 VAE 自动生成动漫人物的头像，并取得了不错的结果。 ? 以上是通过变分自编码器生成的动画图片样本。...，人们总是喜欢试着将变分自编码器（VAE）和对抗生成网络（GAN）相比较。...在 MNIST 数据集上有太多变分自编码器（VAE）的实现，但是很少有人在其他的数据集上做些不一样的事情。这是因为最原始的变分自编码器的论文仅仅只用 MNIST 数据集作为了一个例子吗？...变分自编码器 VAE 本文假设你已经阅读了大量关于变分自编码器的帖子。...很容易看到，为了使 VAE 很好的工作，平衡这两个部分是十分关键的。如果我们完全忽略 KL 项，变分自编码器将收敛到标准的自编码器，它将删除目标函数中的随机部分。

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