编码器：概率生成模型 解码器：后验模型 可以用梯度下降法求解下列函数：
1.推荐材料 1.PRML 第十章节 变分推断 2.B站 白板推导 这部分讲解的很详细 https://www.bilibili.com/video/BV1aE411o7qd?p=70 https://www.bilibili.com/video/BV1aE411o7qd?p=71 https://www.bilibili.com/video/BV1aE411o7qd?p=72 https://www.bilibili.com/video/BV1aE411o
看了3天的VAE，整理下还不错的帖子： 无监督学习之VAE——变分自编码器详解 - 知乎 (zhihu.com)【基础知识＋详细推理】 一文理解变分自编码器（VAE） - 知乎 (zhihu.com) 此外还有b站北邮鲁鹏老师讲解的VAE视频，超棒。
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 静息状态功能性磁共振成像(rsfMRI)数据显示出复杂但结构化的模式。然而，在rsfMRI数据中，潜在的起源是不清楚的和纠缠的。在这里，我们建立了一个变分自编码器（VAE），作为一个生成模型可用无监督学习训练，以解开rsfMRI活动的未知
导读 变分自编码器（VAE）是一种生成式模型，虽然名字上叫做自编码器，但却和普通的自编码器有着本质上的区别。图a所示为一个普通自编码器的示意图，其功能是将输入数据压缩到一个低维的空间中，这个低维的向量代表了输入数据的“精华”，如何保证低维的向量能够表示输入向量呢？自编码器在将低维
我在学习VAE的时候遇到了很多问题，很多博客写的不太好理解，因此将很多内容重新进行了整合。 我自己的学习路线是先学EM算法再看的变分推断，最后学VAE，自我感觉这个线路比较好理解。 一.首先我们来宏观了解一下VAE的作用：数据压缩和数据生成。 1.1数据压缩： 数据压缩也可以成为数据降维，
VAE网络结构较AE只有部分改变 import torch import numpy as np from torch import nn class VAE(nn.Module): def __init__(self): super(VAE, self).__init__() # [b,784] => [b,20] # u: [b,10] # sigma: [b,10] self.enc
目录 摘要基础概念判别式与生成式PCA降维，自编码器，变分自编码器的联系VAE与GAN绝对连续分布与狄拉克分布 问题描述：两个条件分布能否确定联合分布CyGen理论分析CyGen满足相容性与决定性：相容性损失函数拟合与生成数据：最大似然目标 实验结果 摘要 在概率论中，两个随机变量的联
亚太地区是全球最大的VAE乳液市场，之后是欧洲和北美。全球前三大厂商有Wacker、Celanese和DCC。其中Wacker是全球领导者，占有全球大约40％的市场份额。 VAE乳液主要用于粘合剂、分散性乳胶粉和防水涂料。 胶粘剂是最重要的应用，约占据56％的消费市场。 普通VAE乳液是VAE乳液的主要类型，
摘要： 癌症是一种比较复杂的疾病，它作用于各种分子水平（DNA、RNA、Proteins），使它们停止对细胞功能的调节。因此我们需要综合的对这些分子水平的数据进行多组学分析，来了解那些致癌以及发展异常的细胞功能。 近年来，深度学习（DeepLearning）已经成为了综合多组学数据来对癌症进行分析的
log P θ ( x ) =
iccv2019的文章 介绍 基于池的半监督算法，总的来说vaal=GAN+VAE+AL，感觉还挺有新意的。理解难度大概是在loss上。值得注意的一点是与传统的主动学习算法不同，本文方法是任务不可知的，即它不依赖于我们试图获取标记数据的任务的性能。以往算法的算样本的不确定性其实是与模型相关
对于GAN和VAE, 当我们说模型对数据具有很好的表征时，意思是对于数据集中的某个采样/样本 x, 必然有个隐变量(Latent variable) z让模型能够生成跟非常相似的数据。用数学语言讲，就是对于高维空间 中的向量 , 我们可以定义概率密度函数(probability density function, PDF) . 这
发表时间：2021（ICML 2021） 文章要点：文章把MCTS扩展到带随机状态转移和部分可观测下。主要做法就是用VQ-VAE（参看Neural Discrete Representation Learning）自编码器来捕获一个动作可能造成的不同状态转移，然后和之前一样planning。具体来说，之前的muzero（参看Mastering atari, go, chess
发表时间：2018（NIPS 2017） 文章要点：文章设计了一个新的基于VAE的自编码器Vector Quantised-Variational AutoEncoder (VQ-VAE)。区别在于之前的自编码器去学latent representation的时候都是去学一个连续的向量，这篇文章学了一个离散的表示。注意，离散并不意味着one-hot,只要是离散的
摘要 与最近在视觉领域的深度生成建模相比，文本的通用生成和控制具有挑战性并且成功率有限。本文旨在生成合理的文本句子，其属性是通过学习具有指定语义的隐藏表示来控制。我们提出了一种新的神经生成模型，该模型结合了变分自编码器 (VAE) 和整体属性判别器，用于有效施加语义结构
前言 本文主要记录在学习生成式模型时的一些关键知识点以及学习过程的笔记，若有错误之处还望指出并谅解。 一、生成模型 基于深度学习的生成式建模的方法主要有AE、VAE、GAN这三大种，其中VAE是基于AE的基础上进行变形的生成模型，而GAN是近年来较为流行并有效的生成式方法。 自
自编码器(AutoEncoder)和变分自编码器(VAE)–（1） 在过去的几年中，由于一些惊人的进步，基于深度学习的生成模型越来越受到关注。依靠大量数据，精心设计的网络结构和训练技术，深度生成模型已经显示出了令人难以置信的能力，可以生成高度逼真的各种内容，例如图像，文本和声音。在这些深度生
首先是自动编码器和图自动编码器。自动编码器的主要作用是学习一个东西的主要特征，从高维编码到低维，再从低维解码到高维。衡量编码和解码的好坏就是重构损失，也就是看原始向量和重构向量像不像，一般用交叉熵或者均方误差来衡量损失。而图自动编码器主要是用来学习图的主要特征，
变分自编码器（VAE）组合了神经网络和贝叶斯推理这两种最好的方法，是最酷的神经网络，已经成为无监督学习的流行方法之一。 变分自编码器是一个扭曲的自编码器。同自编码器的传统编码器和解码器网络一起，具有附加的随机层。 编码器网络之后的随机层使用高斯分布对数据进行采样，而解码器网
Section 2 1、论文中的i.i.d，表示的是独立同分布，是一种严谨的说法，通俗来看其实指的就是我们所经常见到的数据集中的特征，也可以理解为输入，如果是图结构的数据的话就是节点特征，这个独立同分布是进行建模的一个大前提。 2、思考： a、注意针对于论文中概率建模的理解，论文中使
简介 预定一篇VAE的博客！期待开笔。 ------------------------------------------------------------ 公告： 很多资料来源于网络，若有侵权，请联系我删除。但本人写博客只是为了传播知识，不涉及商业利益。
最近学习了VAEGAN，突然对VAE和AE的概念和理解上变得模糊了，于是赶紧搜索资料，重新理解一番。 一：AE 输入的图片数据X经过encoder后会得到一个比较确切的latent code Z，这个Z通过decoder重建出图像X’，我们的损失函数就是X和X’的重建损失值。 AE特点就是： 自动编码器是数据相关的（da
李宏毅机器学习笔记11（Unsurpervised Learning 03——Deep Generative model） Unsurpervised Learning 1、深度生成模型“无中生有” 2、VAE（Variational auto-encoder） 一、什么是VAE、为什么用VAE 二、如何实现VAE 三、关于VAE思考 3、GAN（Generative Adversa
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