秒懂「变分自编码器VAE」动画演示·机器学习小白入门
变分自编码器(VAEs)的全面概述,这是一种用于生成式人工智能(AI)的基本技术。
首先澄清了生成式 AI 的概念,将其与传统 AI 区分开来,并解释了标准自编码器在生成新数据方面的局限性,主要是由于其潜在空间缺乏组织。
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随后,介绍了 Diederik Kingma 在 2013 年提出的 VAEs,并详细阐述了它们背后的贝叶斯统计基础和概率概念,例如联合概率和条件概率。
VAEs 的核心在于使用一个编码器将输入映射到一个近似的高斯分布(称为近似后验),然后使用一个解码器从该分布中采样并重构数据。
整个训练过程通过证据下界(ELBO)损失函数进行优化,其中利用了重参数化技巧来允许反向传播。
最后,讨论了 VAEs 的应用,如图像插值和生成新样本,以及其主要缺点,即倾向于生成模糊图像,并提及了各种先进的 VAE 变体模型。
VAE最经典的应用是图像生成:
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