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VAE经典论文解读：从连续空间产生句子.垃圾桶内你与我..南京大学CS硕士在读.5人赞同了该文章.由于标题限制的字数太少，故用中文进行表达。.原论文标题是《GeneratingSentencesfromaContinuousSpace》。.这篇可以说是VAE用来文本生成领域的经典之作，在Google...
VariationalAuto-Encoder（VAE）论文阅读与公式推导.给定一个数据集，假设其满足样本间同分布。.本质上，我们希望得到关于该数据集的真实的概率分布p(x)，虽然有一些方法能够直接估计p(x)中某一点的概率（例如核密度估计、近邻方法），但这些方法一方面...
VAE是在文章《Auto-EncodingVariationalBayes》中提出的，文章本来的目的是提出一种叫做StochasticGradientVariationalBayes的梯度估计，即SGVBEstimator，顺便提出了一种VariationalBayesAutoEncoding的算法，即VAE的框架。自从这篇论文提出了
变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）是复杂分布上无监督学习最具前景的两类方法。本文中，作者在MNIST上对这两类生成模型的性能进行了对比测试。本项目总结了使用变分自编码器（VariationalAutoencode，VAE）和生成对抗网络（GAN）对给定数据分布进行建模，并且对比了这些模…
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,必然有个隐变量(Latentvariable)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(probabilitydensityfunction,PDF).
这篇论文主要解决了传统VAE的两个痛点：1.隐变量和观察变量的互信息太小2.隐变量的近似后验不容易近真实后验分布在讲论文前，先快速回顾一下ELBO的推导：这里的Q(Z)和P(Z|X)分别代表隐变量的近似后验分布和真实后验分布。
VAE的效果：.这里有一些使用VAE好处，就是我们可以通过编码的步骤，直接比较重建图片和原始图片的差异，但是GAN做不到。.另外，VAE的一个劣势就是没有使用对抗网络，所以会更趋向于产生模糊的图片。.这里也有一些结合VAE和GAN的工作：使用基本的VAE...
受能力限制经常出现中英混杂，散装英语等现象，请见谅。涉及论文...VAE遇到的坑【variationalauto-encoder】bili_91428268597233播放·0弹幕科研人最爱的12款必备小工具你好西涯先…
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这篇论文主要解决了传统VAE的两个痛点：1.隐变量和观察变量的互信息太小2.隐变量的近似后验不容易近真实后验分布在讲论文前，先快速回顾一下ELBO的推导：这里的Q(Z)和P(Z|X)分别代表隐变量的近似后验分布和真实后验分布。
VAE的效果：.这里有一些使用VAE好处，就是我们可以通过编码的步骤，直接比较重建图片和原始图片的差异，但是GAN做不到。.另外，VAE的一个劣势就是没有使用对抗网络，所以会更趋向于产生模糊的图片。.这里也有一些结合VAE和GAN的工作：使用基本的VAE...
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