introduction to variational autoencoders vae第二篇
vae variation inference變分推理 清爽介紹
結合**講解vae-gan比較透徹的一篇文章
**引介 | semi-supervised vae for text classification
variational_autoencoder.py
如下圖所示，其實vae的主要思想就是以均值方差計算模組來作為encoder模組，在訓練階段，encoder模組把n維訓練資料編碼成2xm維資料，其中包含m維均值以及m維方差，關於這點，可以看成是在學習訓練資料的分布。然後從標準高斯分布中取樣m維資料，並和上述編碼產生的均值和方差聯合計算，從而得出取樣變數z。取樣變數z繼續通過decoder方式來解碼還原真實影象。並以此影象作為最終生成結果，和初始影象做損失計算。
通過上述方式，對編碼和解碼兩部分做訓練，當訓練完成之後，去掉編碼部分，這時m維均值和m維方差均已訓練結束，為特定值，只需要輸入標準高斯分布資料，並和均值方差做運算，最終通過解碼器即可生成影象。
變分自編碼器VAE
auto encoding variational bayes git antixk pytorch vae a collection of variational autoencoders vae in pytorch.1 原文作者在深度學習上的實戰理論指導 2 具體原理框圖如下 vae主要由編碼...
AI數學 變分自編碼器 VAE
auto encoding variational bayes 你要是能在一周內，把上面這篇文章的數學原理搞懂，那你就是骨骼清奇了。看 可以知道，vae 變分自編碼器 只是aevb 自編碼變分貝葉斯 的乙個應用而已。如果你只是想懂vae的話，還是比較簡單滴。對於aevb更深層的原理，在這裡不去討論，...
變分自編碼VAE模型理解
從暑假看到現在終於在 這篇文章 的幫助下搞懂了，期間看了無數的中文關於vae的部落格文章，乙個個基本上不是少講了這個就是少講了那個，最後總是搞不懂，還走了不少彎路，去研究變分推斷本身，其實只是為了看懂vae的原理，是不必深度了解變分推斷的。話不多說，說正題，這裡我只會講下大概，具體的請看原始文章。自...