Auto-Encoding Variational Bayes (VAE原文)、变分推理

【Auto-Encoding Variational Bayes (VAE原文)、变分推理】的更多相关文章

(转) 变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）通俗教程

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…

Variational Bayes

一.前言变分贝叶斯方法最早由Matthew J.Beal在他的博士论文<Variational Algorithms for Approximate Bayesian Inference>中提出,作者将其应用于隐马尔科夫模型,混合因子分析,线性动力学,图模型等.变分贝叶斯是一类用于贝叶斯估计和机器学习领域中近似计算复杂(intractable)积分的技术.它主要应用于复杂的统计模型中,这种模型一般包括三类变量:观测变量(observed variables, data),未知参数(param…

Auto-Encoding Variational Bayes

目录主要内容 Encoder (损失part1) Decoder (损失part2) 伯努利分布高斯分布代码 Kingma D P, Welling M. Auto-Encoding Variational Bayes[J]. arXiv: Machine Learning, 2013. 主要内容自编码, 通过引入Encoder和Decoder来估计联合分布\(p(x,z)\), 其中\(z\)表示隐变量(我们也可以让\(z\)为样本标签, 使得Encoder成为一个判别器). 在Dec…

变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）通俗教程

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.…

Variational Auto-encoder(VAE)变分自编码器-Pytorch

import os import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision from torchvision import transforms from torchvision.utils import save_image # 配置GPU或CPU设置 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else '…

Generative Adversarial Nets[AAE]

本文来自<Adversarial Autoencoders>,时间线为2015年11月.是大神Goodfellow的作品.本文还有些部分未能理解完全,不过代码在AAE_LabelInfo,这里实现了文中2.3小节,当然实现上有点差别,其中one-hot并不是11个类别,只是10个类别. 本文提出"对抗自动编码器(AAE)",其本质上是自动编码器和GAN架构的合体,通过将AE隐藏层编码向量的聚合后验与任意先验分布进行匹配完成变分推论(variational inference…

变分自编码器（Variational auto-encoder，VAE）

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…