【人工智能概论】变分自编码器（VariationalAutoEncoder,VAE）文章目录【人工智能概论】变分自编码器（VariationalAutoEncoder,VAE）一.回顾AE二.VAE简介三.VAE为什么好1.AE有什么不好2.VAE怎么解决AE的问题3.有两个困难4.意想不到的问题5.现在的VAE能做到什么6.VAE为什么好四.VAE的公式推导五.重新参数技巧（reparameterizationtrick）六.代码实现一.回顾AE更多的详见自编码器简介，尤其是AE的缺点。二.VAE简介变分自编码器（variationalauto-encoder，VAE），常被用于生成数据，是
AIGC实战——变分自编码器0.前言1.变分自编码器1.1基本原理1.2编码器2.构建VAE编码器2.1Sampling层2.2编码器2.3损失函数2.4训练变分自编码器3.变分自编码器分析小结系列链接0.前言我们已经学习了如何实现自编码器，并了解了自编码器无法在潜空间中的空白位置处生成逼真的图像，且空间分布并不均匀，为了解决这些问题，我们需要将自编码器(Autoencoder,AE)改进为变分自编码器(VariationalAutoencoder,VAE)。在本节中，我们将学习变分自编码器的基本原理，并使用Keras实现变分自编码器模型。1.变分自编码器1.1基本原理变分自编码器(Varia
本教程复现论文VariationalQuantumLinearSolver中的图四。图四使用了文中提出的VQLS算法求解文中II.B.1中给出的问题Ising-inspiredQLSP，给出了参数\(\kappa\)与线路运行次数的关系。VQLS算法用于求解线性方程的解，即对方程\(Ax=b\)，已知\(A\)和\(b\)，得出方程的解\(x\)。如上图所示，在VQLS算法中，作者利用量子线路来代替\(A\)，使用含参量子线路\(V(\alpha)\)来制备\(x\)，即\(|x\rangle=V(\alpha)|0\rangle\)，使用量子线路\(U\)来制备\(b\)，即\(U|0\ra
本教程复现论文VariationalQuantumLinearSolver中的图四。图四使用了文中提出的VQLS算法求解文中II.B.1中给出的问题Ising-inspiredQLSP，给出了参数\(\kappa\)与线路运行次数的关系。VQLS算法用于求解线性方程的解，即对方程\(Ax=b\)，已知\(A\)和\(b\)，得出方程的解\(x\)。如上图所示，在VQLS算法中，作者利用量子线路来代替\(A\)，使用含参量子线路\(V(\alpha)\)来制备\(x\)，即\(|x\rangle=V(\alpha)|0\rangle\)，使用量子线路\(U\)来制备\(b\)，即\(U|0\ra
一、什么是变分推断假设在一个贝叶斯模型中，xxx为一组观测变量，zzz为一组隐变量（参数也看做随机变量，包含在zzz中），则推断问题为计算后验概率密度P=(z∣x)P=(z|x)P=(z∣x)。根据贝叶斯公式，有：p(z∣x)=p(x,z)p(x)=p(x,z)∫p(x,z)dzp(z|x)=\frac{p(x,z)}{p(x)}=\frac{p(x,z)}{\intp(x,z)dz}p(z∣x)=p(x)p(x,z)=∫p(x,z)dzp(x,z)但是在实际应用中，可能由于积分没有闭式解，或者是指数级的计算复杂度等原因，导致计算上面公式中的积分往往是不可行的。变分推断就是用来解决这个问题
一、什么是变分推断假设在一个贝叶斯模型中，xxx为一组观测变量，zzz为一组隐变量（参数也看做随机变量，包含在zzz中），则推断问题为计算后验概率密度P=(z∣x)P=(z|x)P=(z∣x)。根据贝叶斯公式，有：p(z∣x)=p(x,z)p(x)=p(x,z)∫p(x,z)dzp(z|x)=\frac{p(x,z)}{p(x)}=\frac{p(x,z)}{\intp(x,z)dz}p(z∣x)=p(x)p(x,z)=∫p(x,z)dzp(x,z)但是在实际应用中，可能由于积分没有闭式解，或者是指数级的计算复杂度等原因，导致计算上面公式中的积分往往是不可行的。变分推断就是用来解决这个问题
AE自编码器，无监督的特征学习，其目的是利用无标签数据找到一个有效低维的特征提取器。AE学习过程使用无监督，输入样本$x$通过编码器获得低维特征$z$，最后通过解码器重构输入数据获得$\hatx$，loss直接最小化$||x-\hatx||^2$即可实现无监督训练。学习完成之后，编码器可以作为监督学习的特征提取器，解码器就可以做图片生成器。在低维空间上非编码处进行解码可以生成新的不同于输入的样本。但是问题在于因为神经网络只是稀疏地记录下来你的输入样本和生成图像的一一对应关系，所以，如果介于某两个特征之间的某个点，编码器并没有学习到码空间里。因此无法实现码空间随机采样即可生成对应的图片，随机采样
AE自编码器，无监督的特征学习，其目的是利用无标签数据找到一个有效低维的特征提取器。AE学习过程使用无监督，输入样本$x$通过编码器获得低维特征$z$，最后通过解码器重构输入数据获得$\hatx$，loss直接最小化$||x-\hatx||^2$即可实现无监督训练。学习完成之后，编码器可以作为监督学习的特征提取器，解码器就可以做图片生成器。在低维空间上非编码处进行解码可以生成新的不同于输入的样本。但是问题在于因为神经网络只是稀疏地记录下来你的输入样本和生成图像的一一对应关系，所以，如果介于某两个特征之间的某个点，编码器并没有学习到码空间里。因此无法实现码空间随机采样即可生成对应的图片，随机采样
