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...
最近在研究编码器,阅读大量论文,历程艰辛,特此记录。如果博文有不妥之处,请告知,我一定及时修正!AE(AutoEncoder)、VAE(VariationalAutoEncoder)、CVAE(Condit...
AE、VAE、CVAE解读元大宝上海大学通信学院博士在读86人赞同了该文章最近在研究编码器,阅读大量论文,历程艰辛,特此记录。如果博文有不妥之处,请告知,我一定及时修正!1、AE(Auto...
最近在研究编码器,阅读大量论文,历程艰辛,特此记录。如果博文有不妥之处,请告知,我一定及时修正!AE(AutoEncoder)、VAE(VariationalAutoEncoder)、CVAE(ConditionalAutoEncoder)解读1、AE(Auto...
CVAE有很多变式，你看到的code可能并非对应这篇文章，猜测是对应fixedconditionalprior的情况，即要求...
论文链接https://paperweekly.site/papers/2950@jingyihiter推荐#TextGeneration本文是阿里巴巴发表于ICASSP2019的工作。为了提高生成文本多样性、解决传统CVAE中的...
AE适合数据压缩与还原,不适合生成未见过的数据。VAE适合生成未见过的数据,但不能控制生成内容。本文所介绍的CVAE(ConditionalVAE)可以在生成数据时通过指定其标签来生成想生成的数...
论文地址:https://arxiv.org/abs/1702.08431价值函数:变分自编码器(VAE)VAE论文地址:https://arxiv.org/abs/1312.6114损失函数:结构图:CVAE论文地址:...
CVAE-GAN在语义插值上的效果也很出色,如下图所示。由于CVAE-GAN生成的样本质量很高,还可用于增强训练样本集,使其他模型(如图像分类网络)得到更好的效果。PaperWeekly推荐、解读...
这里介绍的CVAE-GAN方法,其论文是Fine-GrainedImageGenerationthroughAsymmetricTraining,它可以在各个数据集上生成目前综合效果最好的结果:?首...
由于结合了概率图模型与神经网络的优点,条件变分自编码机(ConditionalVariationalAuto-encoder(CVAE))在诸多自然语言处理应用例如开放域对话回复上,表现出...