【技术干货】变分自动编码器VAE|图像生成|计算机视觉|深度学习进阶|PyTorch深度学习实战
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难度很高的变分自动编码器来啦!本次按承诺、不讲数学给你们把VAE讲明白!本公开课节选自《PyTorch深度学习实战》正课,完整目录/课件领取见置顶评论!求三连求收藏求评论!爱你们! 变分自动编码器是自动编码器家族唯一的生成模型、也是近年来最富有盛名的编码器架构,它在许多场景下可以与GAN分庭抗礼,是编码器家族中不可或缺的一环!在这个视频里我将帮你梳理VAE中的数据流、损失函数等内容,帮助你快速理解VAE的运行原理!快三连收藏吧,看置顶评论领取课件吧!
Comments
VAE网上找了很久数据流过程完全看不明白,但是up讲真的很清楚,三连啦
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这里有个疑问,对于单个样本,生成的是一组多维正态分布下的均值和方差,还是多组一维正态分布下的均值和方差?作者意思是后者,但我觉得应该是前者的意思吧。请教
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P2里VAE的损失函数L中的散度KL不是应该越大越好吗?它前面是负号,且本身大于0,这样损失函数整体就越小,损失函数不是越小越好吗?
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有VAE的代码复现吗?数据流完全搞不清楚
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讲的很好,感谢up主。
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大神,跪求分享视频中的课件,感激不尽。
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up很强,看了很多这个是讲vae最清楚的。能否开一期详细讲讲为什么重建项可以用mse代替的?对于损失函数重建项很重要,现在这种处理不太严谨,有一种推导公式半天白推了感觉
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课代表总结如下 【技术干货】变分自动编码器VAE|图像生成|计算机视觉|深度学习进阶|PyTorch??? 总结: 一、职业职场的问题 二、职业职...
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戛然而止了
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感谢up!第一次搞懂了变分自动编码器的分布是怎么建的,之前一直是云里雾里的
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菜菜老师,请问为什么我的模型中mse不怎么变化,但KL变化的比较大,请问这是什么原因啊,该怎么调啊
Z要满足类正态分布,是因为x输入假定满足正态分布吗?
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21:42附近,为什么一个样本是怎么生成均值和标准差呀,还有为什么能生成K个呢
现在还有课吗
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想知道WAE和VAE的区别在哪
感觉12分30这个时间附近求期望的那个角标里x和z应该写反了
up你好,损失函数中的kl散度为正数的话,那么减去kl散度损失不就变小了吗?这点该怎么理解呢?感谢解答。
求求重参数
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这个课件在哪?没找到