- 2024-07-12VAE(Variational auto-encoder)
1.VAE(Variationalauto-encoder)笔记来源及推荐文章:1.变分自编码器(一):原来是这么一回事2.变分自编码器(二):从贝叶斯观点出发3.变分自编码器(三):这样做为什么能成?4.变分自编码器(四):一步到位的聚类方案5.变分自编码器=最小化先验分布+最大化互信息6.变分自编码器(六):从几何
- 2024-07-07(一)变分推断与变分自编码器
本文主要介绍变分自编码器(VariationalAuto-Encoder,VAE)及其推导过程,但变分自编码器涉及一些概率统计的基础知识,因此为了更好地理解变分自编码器,首先介绍变分推断(VariationalInference)与期望最大化(Expectation-Maximization,EM)算法,进而介绍变分自编码器,并给出另一种理
- 2023-12-24人工智能大模型原理与应用实战:从Autoencoder到Variational Autoencoder
1.背景介绍人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是计算机科学的一个分支,研究如何让计算机模拟人类的智能。在过去的几年里,人工智能技术的发展非常迅速,尤其是在深度学习(DeepLearning)方面。深度学习是一种通过多层神经网络学习表示的方法,它已经取得了巨大的成功,例如在图像识别、语音
- 2023-11-24VARIATIONAL IMAGE COMPRESSION WITH A SCALE HYPERPRIOR
abstruct描述了一个变分自编码器的端到端图像压缩模型。这个模型结合了超先验来捕获潜在表示的空间依赖性,这种超先验涉及到了边信息。并且改模型与底层的自编码器结合联合训练一个复杂的先验。introduction熵编码依赖于编码器和解码器都知道的量化表示的先验概率模型(熵模型)。这
- 2023-10-27Variational Autoencoders(VAE)
在过去的几年中,基于深度学习的生成模型越来越受到关注,一方面这是因为该领域产生了一些惊人改进,另一方面受到关注也暗示着该领域进展迅猛。依靠大量数据,精心设计的网络体系结构和智能培训技术,深入的生成模型已经显示出了令人难以置信的能力,可以生成各种高度逼真的各种内容,例如图像
- 2023-06-13量子机器学习Variational Quantum Classifier (VQC)简介
变分量子分类器(VariationalQuantumClassifier,简称VQC)是一种利用量子计算技术进行分类任务的机器学习算法。它属于量子机器学习算法家族,旨在利用量子计算机的计算能力,潜在地提升经典机器学习方法的性能。VQC的基本思想是使用一个量子电路,也称为变分量子电路,将输入数据编码并映射
- 2023-05-25Part2: DDPM as Example of Variational Inference
很多次翻看DDPM,始终不太能理解论文中提到的\(\text{VariationalInference}\)到底是如何在这个工作中起到作用。五一假期在家,无意间又刷到徐亦达老师早些年录制的理论视频,没想到其中也有介绍这部分的内容。老师的上课方式总是娓娓道来,把每一步都讲解得很仔细。本文记录一下个人对
- 2022-11-29Fully Spiking Variational Autoencoder
郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! AAAI2022 Abstract脉冲神经网络(SNN)由于其二值和事件驱动的性质,可以在具有超高速和超低能耗的神经形
- 2022-11-19Deep Variational Information Bottleneck
目录概本文内容AlemiA.A.,FischerI.,DillonJ.V.andMurphyK.Deepvariationalinformationbottleneck.InInternationalConferenceonLearningRepresenta