VAE變分自編碼器的一點理解

前言 網上很多關於VAE的教程都包含大量枯燥難懂的數學公式，如果有大佬特別喜歡推導這些公式，很高興能夠附上以下連結。然而，今天只是想簡單的談下自己的理解，只有圖片，沒有公式。 主要內容 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Enc

VAE----變分自編碼器Keras實現

這篇部落格用來記錄我自己用keras實現(抄寫)VAE過程中，掉進的一個坑。。。。。。 最近這幾天在網上看了很多VAE的介紹，並且看了一下keras中的實現。自我感覺良好，就想按著官方的程式碼自己也去寫一遍。不寫不知道，一寫嚇一跳！！我跳進了一個很大坑中（笑哭），我在把程式碼寫完以後，開始訓

Autoencorder理解(5):VAE（Variational Auto-Encoder，變分自編碼器）

reference: http://blog.csdn.net/jackytintin/article/details/53641885 近年，隨著有監督學習的低枝果實被採摘的所剩無幾，無監督學習成為了研究熱點。VAE（Variational Auto-Encode

從零上手變分自編碼器（VAE）

閱讀更多，歡迎關注公眾號：論文收割機（paper_reader） Kingma D P, Welling M. Auto-encoding variational bayes[J]. arXiv preprint arXiv:1312.6114, 2013. Rez

【Learning Notes】變分自編碼器（Variational Auto-Encoder，VAE）

近年，隨著有監督學習的低枝果實被採摘的所剩無幾，無監督學習成為了研究熱點。VAE（Variational Auto-Encoder，變分自編碼器）[1,2] 和 GAN（Generative Adversarial Networks） 等模型，受到越來越多的關注

變分自編碼器VAE：原來是這麼一回事 | 附開原始碼

再談變分自編碼器VAE：從貝葉斯觀點出發

變分自編碼器VAE：一步到位的聚類方案

[深度學習]半監督學習、無監督學習之Variational Auto-Encoder變分自編碼器(附程式碼)

論文全稱：《Auto-Encoding Variational Bayes》 論文地址：https://arxiv.org/pdf/1312.6114.pdf 論文程式碼： keras 版本：https://github.com/bojone/vae pytorch 版本：https

白話Variational Autoencoder（變分自編碼器）

本文將簡單介紹一下Variational Autoencoder。作者也在學習當中，如有不正確的地方，請大家指正，謝謝～原始的autoencoder一般分為兩個部分encoder part和decoder part。 encoder是將input轉化為encoding vec

【TensorFlow-windows】學習筆記六——變分自編碼器

前言 對理論沒興趣的直接看程式碼吧，理論一堆，而且還有點複雜，我自己的描述也不一定準確，但是程式碼就兩三句話搞定了。 國際慣例，參考博文 理論 基礎知識 似然函式(引自百度百科) 似然函式是關於統計模型中的引數的函式，

你瞭解變分自編碼器嗎？ 請看這裡

10.9  變分自編碼器前面所描述的自編碼器可以降維重構樣本，在這基礎上我們來學習一個更強大的自編碼器。10.9.1  什麼是變分自編碼器變分自編碼器學習的不再是樣本的個體，而是要學習樣本的規律。這樣訓練出來的自編碼器不單單具有重構樣本的功能，還具有了仿照樣本的功能。聽起來這

沒有任何公式——直觀的理解變分自動編碼器VAE

 autoencoders作為一種非常直觀的無監督的學習方法是很受歡迎的，最簡單的情況是三層的神經網路，第一層是資料輸入，第二層的節點數一般少於輸入層，並且第三層與輸入層類似，層與層之間互相全連線，這種網路被稱作自動編碼器，因為該網路將輸入“編碼”成一個隱藏程式碼，

LearningNotes 變分自編碼 VariationalAutoEncoder VAE

分享一下我老師大神的人工智慧教程！零基礎，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也歡迎大家轉載本篇文章。分享知識，造福人民，實現我們中華民族偉大復興！        

變分自編碼（VAE）及程式碼解讀

這幾天在看GAN模型的時候，順便關注了另外一種生成模型——VAE。其實這種生成模型在早幾年就有了，而且有了一些應用。著名黑客George Hotz在其開源的自主駕駛專案中就應用到了VAE模型。這其中的具體應用在我上一篇轉載的部落格comma.ai中有詳細介紹。在對VAE基本原

關於FV(Fisher Vector)和變分自編碼VAE（Variational Autoencoder）的原理簡介

1. FV（Fisher Vector）     FV的思想用一句話概括就是：用所有的聚類中心的線性組合去表示每個特徵點 簡單來說，假設樣本各特徵符合獨立同分布（i.i.d）則樣本的概率分佈可以由各個特徵維度的概率分佈的乘積得到。對該式取對數的話，就可以將乘法運算轉換為加

pytorch 實現變分自動編碼器

本來以為自動編碼器是很簡單的東西，但是也是看了好多資料仍然不太懂它的原理。先把程式碼記錄下來，有時間好好研究。 這個例子是用MNIST資料集生成為例子。 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Oct 12 11:42:19 2018 @a

變分貝葉斯、變分自編碼與變分遷移

目錄 變分法簡介 變分推斷 變分貝葉斯 變分自編碼 變分與遷移 :heart: 一些資料 變分法簡介 變分法是研究依賴於某些未知函式的積分型泛函極值的一門科學。也就是求泛函極值的方法稱為變分法。 典型例子最速降線

【自編碼】變分自編碼大雜燴

1.變分自編碼          變分是數學上的概念，大致含義是尋求一箇中間的函式，通過改變中間函式來檢視目標函式的改變。變分推斷是變分自編碼的核心，那麼變分推斷是要解決的是什麼問題?? 問題描述如下，假如我們有一批樣本X，這個時候，我們想生成一批和它類似的樣本，且分佈相同，這個時候我們該怎麼辦呢? 1

變分自編碼網路的實現

1、VAE跟Gan有點類似，都是可以通過一些輸入，生成一些樣本資料。不同點是VAE是假設在資料的分佈是服從正態分佈的，而GAN是沒有這個假設的，完全是由資料驅動，進行訓練得出規律的。 下面是變分自編碼網路的程式碼： import numpy as np import te