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与CVAE相关的论文：[1]ModelingEventBackgroundforIf-ThenCommonsenseReasoningUsingContext-awareVariationalAutoencoder.[2]LearningDiscourse-levelDiversityforNeuralDialogModelsusingConditionalVariationalAutoencoders.[3]Learning
条件变分自动编码器CVAE：基本原理简介和keras实现.变分自动编码器(VAE)是一种有方向的图形生成模型，已经取得了很好的效果，是目前生成模型的最先进方法之一。.它假设数据是由一些随机过程,涉及一个未被注意的连续随机变量z假设生成的z是先验分布Pθ(z...
这样cVAE-GAN部分就可以训练了，cVAEGAN的重点还是在得到的embeddingz。另一块就是cLR-GAN的训练，将鞋子草图A和分布N(z)结合经过生成器G得到鞋子纹理图，再通过对生成的纹理图编码后得到的z去趋近分布N(z)来反向矫正生成图，达到一个变相的循环。
大家对于GAN都已经很熟悉了，但GAN的训练目前仍然存在模式坍塌等等难题。目前还有其他采用深度网络的生成模型方法，例如AE，它们的思想可互补，提高生成图像的质量和稳定性，典型的例子是CVAE-GAN。在此我们对这些方法做简介。
变分自编码器VAE：原来是这么一回事|附开源代码.过去虽然没有细看，但印象里一直觉得变分自编码器（VariationalAuto-Encoder，VAE）是个好东西。.趁着最近看概率图模型的三分钟热度，我决定也争取把VAE搞懂。.于是乎照样翻了网上很多资料，无一例外发现都...
变分自编码器（一）：原来是这么一回事.过去虽然没有细看，但印象里一直觉得变分自编码器（VariationalAuto-Encoder，VAE）是个好东西。.于是趁着最近看概率图模型的三分钟热度，我决定也争取把VAE搞懂。.于是乎照样翻了网上很多资料，无一例外发现都很含糊...
作者｜苏剑林单位｜追一科技研究方向｜NLP、神经网络前几天笔者在日常刷arixv的时候，然后被一篇新出来的论文震惊了！论文名字叫做NVAE:ADeepHierarchicalVariationalAutoencoder，顾名思义是做VAE的改进…
AAE(AdversarialAutoencoders)浅解.在学习GAN的过程中，也不可避免的会接触到VAE和AAE，其中AAE根据VAE发展而来，其发展之处就在于加入了对抗的思想。.其中上半部分就是一个简单典型的AE结构，包含inputlayer，encoderlayer,hiddenlayer,decoderlayer,outputlayer。encoder把真实...
有条件训练数据集做生成任务需要庞大的标签数据，CGAN和CVAE的思想可以较好的实现条件生成，除了本身的弊端之外。这两种思想训练的模型一旦加入新的标签数据再来做生成的话，往往需要重新训练模型，这个的代价是很高的。LatentConstraints...
"InfoVAE:InformationMaximizingVariationalAutoencoders"论文解读ByJorbe2017/12/10计算机科学NoComments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...
与CVAE相关的论文：[1]ModelingEventBackgroundforIf-ThenCommonsenseReasoningUsingContext-awareVariationalAutoencoder.[2]LearningDiscourse-levelDiversityforNeuralDialogModelsusingConditionalVariationalAutoencoders.[3]Learning
条件变分自动编码器CVAE：基本原理简介和keras实现.变分自动编码器(VAE)是一种有方向的图形生成模型，已经取得了很好的效果，是目前生成模型的最先进方法之一。.它假设数据是由一些随机过程,涉及一个未被注意的连续随机变量z假设生成的z是先验分布Pθ(z...
这样cVAE-GAN部分就可以训练了，cVAEGAN的重点还是在得到的embeddingz。另一块就是cLR-GAN的训练，将鞋子草图A和分布N(z)结合经过生成器G得到鞋子纹理图，再通过对生成的纹理图编码后得到的z去趋近分布N(z)来反向矫正生成图，达到一个变相的循环。
大家对于GAN都已经很熟悉了，但GAN的训练目前仍然存在模式坍塌等等难题。目前还有其他采用深度网络的生成模型方法，例如AE，它们的思想可互补，提高生成图像的质量和稳定性，典型的例子是CVAE-GAN。在此我们对这些方法做简介。
变分自编码器VAE：原来是这么一回事|附开源代码.过去虽然没有细看，但印象里一直觉得变分自编码器（VariationalAuto-Encoder，VAE）是个好东西。.趁着最近看概率图模型的三分钟热度，我决定也争取把VAE搞懂。.于是乎照样翻了网上很多资料，无一例外发现都...
变分自编码器（一）：原来是这么一回事.过去虽然没有细看，但印象里一直觉得变分自编码器（VariationalAuto-Encoder，VAE）是个好东西。.于是趁着最近看概率图模型的三分钟热度，我决定也争取把VAE搞懂。.于是乎照样翻了网上很多资料，无一例外发现都很含糊...
作者｜苏剑林单位｜追一科技研究方向｜NLP、神经网络前几天笔者在日常刷arixv的时候，然后被一篇新出来的论文震惊了！论文名字叫做NVAE:ADeepHierarchicalVariationalAutoencoder，顾名思义是做VAE的改进…
AAE(AdversarialAutoencoders)浅解.在学习GAN的过程中，也不可避免的会接触到VAE和AAE，其中AAE根据VAE发展而来，其发展之处就在于加入了对抗的思想。.其中上半部分就是一个简单典型的AE结构，包含inputlayer，encoderlayer,hiddenlayer,decoderlayer,outputlayer。encoder把真实...
有条件训练数据集做生成任务需要庞大的标签数据，CGAN和CVAE的思想可以较好的实现条件生成，除了本身的弊端之外。这两种思想训练的模型一旦加入新的标签数据再来做生成的话，往往需要重新训练模型，这个的代价是很高的。LatentConstraints...
"InfoVAE:InformationMaximizingVariationalAutoencoders"论文解读ByJorbe2017/12/10计算机科学NoComments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...
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