如何在局域网内做网站,施工企业成立技术中心的好处,网络营销推广方式包括?,专升本可以报考哪些大学直接看paper看得云里雾里#xff0c;李沐视频一语道破天机#xff08;建议从30min左右开始看GAN到Diffusion的串讲#xff09;。VAE的核心思路就是下面#xff1a; 做生成#xff0c;其实就是从随机向量#xff08;z#xff09;到目标图像#xff08;x#xff09;的过… 直接看paper看得云里雾里李沐视频一语道破天机建议从30min左右开始看GAN到Diffusion的串讲。VAE的核心思路就是下面 做生成其实就是从随机向量z到目标图像x的过程那么z就是先验x就是后验。 一些博客讲的也挺好的
VAE的原理和代码实现_vae代码_Zero_to_zero1234的博客-CSDN博客
1、目的 perform efficient inference and learning in directed probabilistic models有向概率模型也就是我们的DL网络, in the presence of continuous latent variables连续隐变量z with intractable prosterior distributions输出x
2、贡献 重参数reparameterization 极大似然法maximum likelihood / maximum a posteriori 可导变分下界differentiable variational lower bound是下界的无偏估计使得问题可以使用SGD求解
3、方法 1基本假设 从先验分布中采样从条件概率分布中采样且两个分布的概率密度函数对任意和z都是可微的。 2网络结构 encoder是decoder是 3优化目标 极大似然法使得网络参数下收集的数据集的概率最大即最大化 而该式可以被写为 由于KL散度0因此有 则就是变分下限 则我们需要做的就是对这个变分下限进行优化从而需要求解相对于变分参数和生成参数的微分 4算法流程 5重参化技巧 但这样的话先验z缺少可优化参数。因此改写为下面的形式 其中和可以用MLP预测
4、公式推导 可以参考
快速推导 VAE 变分自编码器多种写法和重要细节 Variational Autoencoder - 知乎
