Conditional Variational Autoencoders 条件式变换自编码机 摘要: Conditional Variational Autoencoders --- 条件式变换自编码机    Goal of a Variational Autoencoder:  一个 VAE(variational autoencoder)是一个产生式模型,意味着我们可以产生看起来像我们的训练数据的 samples. Conditional Variational Autoencoders -…

Conditional Variational Autoencoders --- 条件式变换自编码机 Goal of a Variational Autoencoder: 一个 VAE(variational autoencoder)是一个产生式模型,意味着我们可以产生看起来像我们的训练数据的 samples.以 mnist 数据集为例,这些伪造的样本可以看做是手写字体的合成图像.我们的 VAE 将会提供我们一个空间,我们称之为 latent space (潜在空间),我们可以从这里采样出 po…

博客作者:凌逆战 论文地址:https://ieeexplore.ieee.xilesou.top/abstract/document/8683611/ 地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10714401.html 利用条件变分自动编码器进行人工带宽扩展的潜在表示学习 作者:Pramod Bachhav, Massimiliano Todisco and Nicholas Evans 摘要 当宽带设备与窄带设备或基础设施一起使用时,人工带宽扩展(ABE…

基于图嵌入的高斯混合变分自编码器的深度聚类 Deep Clustering by Gaussian Mixture Variational Autoencoders with Graph Embedding, DGG 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 引言 这篇博文主要是对论文“Deep Clustering by Gaussian Mixture Variational Autoencoders with Graph Embe…

本是neural network的内容,但偏偏有个variational打头,那就聊聊.涉及的内容可能比较杂,但终归会 end with VAE. 各个概念的详细解释请点击推荐的链接,本文只是重在理清它们之间的婆媳关系. 无意中打开了:中国科大iGEM项目报告,感慨颇多,尤其是时光,这其中也包含了写这系列文字的目的. 在技术上不得不走了不少弯路,每当无意间回首,对于那些”没机会“走弯路的同学们,是羡慕的:对于不懂得珍惜机会的同学们,也是充满惋惜. 希望,透过这些文字,能唤醒一些东西,助你找到正确…

Understanding Variational Autoencoders (VAEs) 2019-09-29 11:33:18 This blog is from: https://towardsdatascience.com/understanding-variational-autoencoders-vaes-f70510919f73 Introduction In the last few years, deep learning based generative models hav…

变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)通俗教程 转载自: http://www.dengfanxin.cn/?p=334&sukey=72885186ae5c357d85d72afd35935fd5253f8a4e53d4ad672d5321379584a6b6e02e9713966e5f908dd7020bfa0c555f dengfanxin 未来2016年11月15日 1. 神秘变量与数据集 现在有一个数据集DX(dataset, 也可以叫datapoin…

参考: https://www.cnblogs.com/huangshiyu13/p/6209016.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/25401928 https://blog.csdn.net/ustbfym/article/details/78870990 https://blog.csdn.net/StreamRock/article/details/81258543 https://blog.csdn.net/weixin_40955254/artic…

目录 概 主要内容 本文的模型 Identifiability Khemakhem I., Kingma D. P., Monti R. P. and Hyv"{a}rinen A. Variational autoencoders and nonlinear ICA: a unifying framework. In International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2020. 概 本文讨…

目录 概 主要内容 代码 Tomczak J. and Welling M. Improving Variational Auto-Encoders using Householder Flow. NIPS workshop: Bayesian Deep Learning, 2016. 概 本文介绍了一种Normalizing FLow, 利用Householder变换. 主要内容 我们一般假设 \[q_{\phi} (z|x) = \mathcal{N}(z| \mu(x), \sigma^2…

原文地址:http://www.dengfanxin.cn/?p=334 1. 神秘变量与数据集 现在有一个数据集DX(dataset, 也可以叫datapoints),每个数据也称为数据点.我们假定这个样本受某种神秘力量操控,但是我们也无从知道这些神秘力量是什么?那么我们假定这股神秘力量有n个,起名字叫power1,power2,…,powern 吧,他们的大小分别是z1,z2,…,zn ,称之为神秘变量表示成一个向量就是 z=⎛⎝⎜⎜⎜⎜z1z2⋮zn⎞⎠⎟⎟⎟⎟ z也起个名字叫神秘组合.…

目录 AE v.s. VAE Generative model VAE v.s. GAN AE v.s. VAE Generative model VAE v.s. GAN…

Problem: unsupervised anomaly detection Model: VAE-reEncoder VAE with two encoders and one decoder. They use bidirectional bow-tie LSTM for each part. Why use bow-tie model: to remove noise to some extent when encoding.…

经典算法·GAN与VAE Generative Adversarial Networks 及其变体 生成对抗网络是近几年最为经典的生成模型的代表工作,Goodfellow的经典工作.通过两个神经网络结构之间的最大最小的博弈游戏然后生成模型.下面是原始GAN与一些GAN的变体. Generative Adversarial Nets(GAN) 模型判别模块与生成模块的损失的定义: 网络结构是: 该结构的最大的问题有两个:一个是难以训练,一个是模型输出图片单调(model collapse). Co…

my paper~~ 1.(DAP,IAP)Learning To Detect Unseen Object Classes by Between-Class Attribute Transfer 2.(ALE)Label-Embedding for Attribute-Based Classification 3.(SAE)Semantic Autoencoder for Zero-shot Learning       CVPR2017 https://github.com/waitwait…

Long Papers [Domain adaptation ] 1. Adversarial Adaptation of Synthetic or Stale Data ( Cited by 14 ) Young-Bum Kim, Karl Stratos and Dongchan Kim Two types of data shift common in practice are 1. transferring from synthetic data to live user data (a…

(论文编号及摘要见 [2017 ACL] 对话系统. [2018 ACL Long] 对话系统. 论文标题[]中最后的数字表示截止2019.1.21 google被引次数) 1. Domain Adaptation: challenges: (a) data shifts (syn -> live user data; stale -> current) cause distribution mismatch bet train and eval. -> 2017.1 (b) reest…

变分 对于普通的函数f(x),我们可以认为f是一个关于x的一个实数算子,其作用是将实数x映射到实数f(x).那么类比这种模式,假设存在函数算子F,它是关于f(x)的函数算子,可以将f(x)映射成实数F(f(x)) .对于f(x)我们是通过改变x来求出f(x)的极值,而在变分中这个x会被替换成一个函数y(x),我们通过改变x来改变y(x),最后使得F(y(x))求得极值. 变分:指的是泛函的变分.打个比方,从A点到B点有无数条路径,每一条路径都是一个函数吧,这无数条路径,每一条函数(路径)的长度都…

Variational Capsules for Image Analysis and Synthesis  2018-07-16 16:54:36 Paper: https://arxiv.org/pdf/1807.04099.pdf 随着深度学习的崛起,已经有很多不同的应用领域都取得了巨大的成功,其中就包括:image analysis 以及 synthesis. Image analysis 通常是指:用一个判别性模型从图像中去抽取信息: Image synthesis 是指:用产生式模型…

Agustinus Kristiadi's Blog TECH BLOG TRAVEL BLOG PORTFOLIO CONTACT ABOUT Variational Autoencoder: Intuition and Implementation There are two generative models facing neck to neck in the data generation business right now: Generative Adversarial Nets…

 Attribute2Image --- Conditional Image Generation from Visual Attributes Target: 本文提出一种根据属性生成图像的产生式模型 . 有了具体属性的协助,生成的图像更加真实,降低了采样的不确定性. 基于这个假设,本文提出一种学习框架,得到了基于属性的产生式模型. 1. Attribute-conditioned Generative Modeling of Images. 3.1 Base Model: Condition…

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 Bayes>.现在有了很广泛的应用,应用范围已经远远超出了当时论文的设想.不过看起来似乎,国内还没有见到什么相关产品出现. 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…

图模型(Graphical Models)是一个用来表示概率模型的工具.所谓概率模型,也就是在刻画一组随机变量之间的相互关系.图模型就是用来显式地刻画这些变量之间关系的.在 图模型中,每个变量由图中的一个结点表示,而每一条边则代表其所连接的两个变量之间有相互依赖关系.根据图的结构可以方便地判断变量之间的独立性.条件独 立性等关系,并且可以指导我们做一些inference的工作.   图模型有两种,用无向图表示的称为马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF),有向图表示的称为…

变分自编码器(VAE,variatinal autoencoder)   VS    生成式对抗网络(GAN,generative adversarial network) 两者不仅适用于图像,还可以探索声音.音乐甚至文本的潜在空间: VAE非常适合用于学习具有良好结构的潜在空间,其中特定方向表示数据中有意义的变化轴;  GAN生成的图像可能非常逼真,但它的潜在空间可能没有良好结构,也没有足够的连续型.   自编码,简单来说就是把输入数据进行一个压缩和解压缩的过程. 原来有很多 Feature,…

目录 Outline Auto-Encoder 创建编解码器 训练 Outline Auto-Encoder Variational Auto-Encoders Auto-Encoder 创建编解码器 import os import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow import keras from tensorflow.keras import Sequential, layers from PIL import Ima…

EM算法 EM算法是含隐变量图模型的常用参数估计方法,通过迭代的方法来最大化边际似然. 带隐变量的贝叶斯网络 给定N 个训练样本D={x(n)},其对数似然函数为: 通过最大化整个训练集的对数边际似然L(D; θ),可以估计出最优的参数θ∗.然而计算边际似然函数时涉及p(x) 的推断问题,需要在对数函数的内部进行求和(或积分) 注意到,对数边际似然log p(x; θ) 可以分解为 其中DKL(q(z)∥p(z|x; θ))为分布q(z)和后验分布p(z|x; θ)的KL散度. 由于DKL(q(…

What: 就是将统计学算法作为理论,计算机作为工具,解决问题.statistic Algorithm. How: 如何成为菜鸟一枚? http://www.quora.com/How-can-a-beginner-train-for-machine-learning-contests 链接内容总结: "学习任何一门学科,framework是必不可少的东西.没有framework的东西,那是研究." -- Jason Hawk One thing is for sure; you ca…

Hi, Long time no see. Briefly, I plan to step into this new area, data analysis. In the past few years, I have tried Linux programming, device driver development, android application development and RF SOC development. Thus, "data analysis become my…

Abstract 许多图像到图像的翻译问题是有歧义的,因为一个输入图像可能对应多个可能的输出.在这项工作中,我们的目标是在一个条件生成模型设置中建立可能的输出分布.将模糊度提取到一个低维潜在向量中,在测试时随机采样.生成器学习将给定的输入与此潜在编码映射到输出.我们明确地鼓励输出和潜在编码之间的连接是可逆的.这有助于防止训练期间从潜在编码到输出的多对一映射也称为模式崩溃问题,并产生更多样化的结果.我们通过使用不同的训练目标.网络架构和注入潜在编码的方法来探索此方法的几个变体.我们提出的方法鼓励了…

本文经机器之心(微信公众号:almosthuman2014)授权转载,禁止二次转载,原文. 选自 Open AI 作者:ANDREJ KARPATHY, PIETER ABBEEL, GREG BROCKMAN, PETER CHEN, VICKI CHEUNG, ROCKY DUAN, IAN GOODFELLOW 等 机器之心编译 参与:孙睿.吴攀 引言:这篇博文介绍了 OpenAI 的首批研究结果.研究人员分别从事的四个研究项目贯穿了一个共同的主题:在机器学习中提升或使用生成模型,无监督学…