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
本文从inference问题出发，引出变分推断方法，通过详细的推导和解释讲解了变分推断算法以及其中每个部分的作用，最后介绍了一种最简单的变分推断算法：平均场变分推断。 1. 前言 在贝叶斯体系中，推断(inference)指的是利用已知变量推测未知变量的分布，即我们在已经输入变量\(x\)后，如何获得
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
一、AE https://medium.com/@jain.yasha/generative-models-an-overview-5079a1e9226a https://zhuanlan.zhihu.com/p/58111908 1.在制作AE时，我们需要考虑的关键因素是，决定潜在空间向量的维度。因为空间的维数越小，计算速度越快，但生成的图像质量越差。 2.autoencoder=encoder+decod
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
在包含隐变量（latent variables）的推断问题中，针对连续性随机变量的情况，隐变量的高维以及被积函数（intergrand）的复杂度使积分（intergration）无法进行。而针对离散型随机变量，隐变量呈指数（exponentially）增长的隐状态使得精确计算的花费过高（prohibitively）。因此人们有了近似推断的想法
文章目录 基于变分自编码器的不平衡样本异常流量检测论文摘要论文解决的问题1.KNN少量样本选择算法2.DBSCAN类内聚类算法3.变分自编码器少量样本生成算法总结 基于变分自编码器的不平衡样本异常流量检测 论文摘要 随着机器学习技术的快速发展,越来越多的机器学习算法被
参考博客: 解析Variational AutoEncoder（VAE）: https://www.jianshu.com/p/ffd493e10751变分自编码器（VAEs）: https://zhuanlan.zhihu.com/p/25401928当我们在谈论 Deep Learning：AutoEncoder 及其相关模型: https://zhuanlan.zhihu.com/p/27865705
https://zhuanlan.zhihu.com/p/100676922 在这篇文章中，我们将探讨一种比较两个概率分布的方法，称为Kullback-Leibler散度(通常简称为KL散度)。通常在概率和统计中，我们会用更简单的近似分布来代替观察到的数据或复杂的分布。KL散度帮助我们衡量在选择近似值时损失了多少信息。 让我
作者：知乎用户链接：https://www.zhihu.com/question/30416914/answer/77472961 微分：是当自变量x变化了一点点（dx）而导致了函数（f(x)）变化了多少。 比如，国民收入Y=f(c)，c是消费，那c变化了dc时，会导致Y变化多少呢？变化dY，这就是微分，而dY/dc就是这个单变量函数的导数。把微分dY视为dx的线性函
目录 1 简介 2 变分模态分解VMD原理 3 鲸鱼优化算法优化VMD原理 3.1. 鲸鱼优化算法优化VMD原理及流程 3.2. 特征提取流程 4 优化效果 4.1. VMD各分量信号时域图 4.2. 鲸鱼优化算法优化VMD各分量信号时域图 1 简介 针对从滚动轴承振动信号中所提取的故障信息精度低
1. 简述 VMD的目标是将实值输入信号 f f f分解为离散数量的子信号(模态) u k
DL之AE：自编码器AutoEncoder的简介、应用、经典案例之详细攻略 目录 自编码器AutoEncoder的简介 1、AutoEncoder发展史 1.1、RBM 1.2、稀疏AutoEncoder、噪音容忍AutoEncoder、卷积AutoEncoder、变分AutoEncoder→对抗AutoEncoder 自编码器AutoEncoder的经典案例 1、基础案例
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
初识变分自编码器！ 我们知道深度学习主要分为两块，判别模型和生成模型。前者主要是通过条件概率进行建模，即在已知样本x的类别特征y的分布的时，利用神经网络对x与y之间关系的进行建模，然后根据所学习到的关系，预测当前未具有类别特征的样本的类别特征。而生成模型，则是通过全概率进
作者：CHEONG 公众号：AI机器学习与知识图谱 研究方向：自然语言处理与知识图谱 阅读本文之前，首先注意以下两点： 1. 机器学习系列文章常含有大量公式推导证明，为了更好理解，文章在最开始会给出本文的重要结论，方便最快速度理解本文核心。需要进一步了解推导细节可继续往后看。 2. 文
自动编码器是一种利用反向传播算法使得输出值等于输入值的神经网络。它首先将输入压缩到潜在空间表征，然后利用表征来重构输出。自动编码器分为两个部分：编码器和解码器。编码器（Encoder）将输入进行压缩，提取特征，可以用 ℎ =
作者：CHEONG 公众号：AI机器学习与知识图谱 研究方向：自然语言处理与知识图谱 阅读本文之前，首先注意以下两点： 1、机器学习系列文章常含有大量公式推导证明，为了更好理解，文章在最开始会给出本文的重要结论，方便最快速度理解本文核心。需要进一步了解推导细节可继续往后看。 2、文
框架参考： https://blog.csdn.net/c9yv2cf9i06k2a9e/article/details/102735795 https://www.zhihu.com/question/31032863/answer/315311293 一些公式推导： https://blog.csdn.net/weixin_42431920/article/details/108291088 https://blog.csdn.net/weixin_40255337/article/det
变分自动编码器大致概念已经理解了快一年多了，用Pytorch写个模型也是手到擒来的事。但由于其数学原理还是没有搞懂，在看到相关的变体时，总会被数学公式卡住，这对搞学术是致命的。下决心搞懂后，在此记录下我的理解。 公式推导——变分下界 这篇文章提出一种拟合数据集分布的方法
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
