扩散模型索引帖
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相关推荐
2022-10-10
扩散模型-北大综述
〖摘要〗扩散模型是一类具有丰富理论基础的深度生成模型，在各种任务中都取得了令人印象深刻的结果。尽管扩散模型比其他先进模型取得了更令人印象深刻的质量和样本多样性，但它们仍然存在昂贵的采样过程和次优的似然估计。近年来，研究人员对扩散模型性能的改进表现出极大的热情。在本文中，我们提出了对扩散模型现有变体的第一个全面综述。具体地说，我们提供了扩散模型的第一种分类法，将其变体分为三种类型：采样加速增强类、似然最大化增强类和数据泛化增强类。我们还介绍了其他五种生成模型(即变分自编码器、生成对抗网络、归一化流、自回归模型和基于能量的模型)，并阐明了扩散模型和这些生成模型之间的联系。文末对扩散模型的应用进行了深入探讨，包括计算机视觉、自然语言处理、波形信号处理、多模态建模、分子图生成、时间序列建模和对抗性纯化等。 〖原文〗Yang, L., Zhang, Z., Hong, S., Xu, R., Zhao, Y., Shao, Y., Zhang, W., Yang, M.-H., & Cui, B. (2022). Diffusion Models: A...
2023-01-03
变分自编码器索引帖
#refplus, #refplus li{ padding:0; margin:0; list-style:none; }； document.querySelectorAll(".refplus-num").forEach((ref) => { let refid = ref.firstChild.href.replace(location.origin+location.pathname,''); let refel = document.querySelector(refid); let refnum = refel.dataset.num; let ref_content = refel.innerText.replace(`[${refnum}]`,''); tippy(ref, { content: ref_content, ...
2021-07-01
1️⃣ 初始变分自编码器
【摘 要】本文从自编码器入手，讨论了自编码器与变分自编码器之间的本质区别，并简单介绍了变分自编码器的工作原理，适合于认识变分自编码器的第一篇入门读物。【原 文】Joseph Rocca & Baptiste Rocca，Understanding Variational Autoencoders VAEs 1. 简介在过去的几年中，由于一些惊人的进步，基于深度学习的生成模型越来越受到关注。依靠大量数据，精心设计的网络结构和训练技术，深度生成模型已经显示出了令人难以置信的能力，可以生成高度逼真的各种内容，例如图像，文本和声音。在这些深度生成模型中，有两个类别脱颖而出，值得特别关注：生成对抗网络（GAN）和 变分自编码器（VAE）。 图 1 VAE 生成的人脸图片 简而言之，VAE 是一种自编码器，在训练过程中其编码的概率分布是正则化的，以确保其在隐空间具有良好特性，进而允许我们生成一些新数据。术语 “变分” 源自统计中的 正则化 和 变分推断 方法。 虽然最后两句话很好地概括了 VAE...
2021-07-02
2️⃣ 概率视角看变分自编码器
〖摘要〗 本文从神经网络和概率机器学习两个视角，介绍了 VAE 背后的数学原理。严格意义上来说，变分自编码器（ VAE）是一种面向连续型隐变量的黑盒变分推断方法。其建立在基于神经网络的函数逼近之上，并可用随机梯度下降进行训练。VAE 已在生成多种复杂数据方面显示出很好的前景，包括手写数字、人脸、门牌号、CIFAR 图像、场景物理模型、分割以及从静态图像预测未来。 〖原文〗 Jaan Altosaar；Understanding Variational Autoencoders (VAEs) from two perspectives: deep learning and graphical models.；2016 p{text-indent:2em} 1 问题的提出为什么深度学习研究人员和概率机器学习人员在讨论变分自编码器时会感到困惑？什么是变分自编码器？为什么围绕这个术语存在不合理的混淆？ 这是因为存在概念和语言上的代沟！!! 神经网络科学和概率模型之间缺少共同的语言。本文的目标之一是弥合这一差距，并允许它们之间进行更多的协作和讨论，并提供一致的实现（Github...
2021-07-10
3️⃣ 变分自编码器原始论文
【摘 要】 如果存在具有棘手后验的连续型隐变量和大数据集，如何在有向概率图模型中进行有效的推断和学习？ 本文引入了一种随机变分推断和学习算法。该算法能够在一些轻度差异化（甚至棘手）的情况下工作，并且能够扩展到大型数据集。本文的贡献有两个：首先，证明了重参数化技巧可以得到对变分下界的无偏估计，并且可用于随机梯度的优化。其次，对于有连续型隐变量的独立同分布数据集，我们利用重参数化的变分下界估计，成功地为棘手后验拟合了近似的推断模型（注：利用摊销推断思想，将传统棘手的局部隐变量推断问题转变成了神经网络预测问题）。理论优势最终反映在了实验结果中。 【原 文】 Kingma, D.P. and Welling, M. (2014) ‘Auto-Encoding Variational Bayes’. arXiv. Available at: http://arxiv.org/abs/1312.6114 (Accessed: 14 October 2022). 1 ...
2023-01-03
自回归模型索引帖
#refplus, #refplus li{ padding:0; margin:0; list-style:none; }； document.querySelectorAll(".refplus-num").forEach((ref) => { let refid = ref.firstChild.href.replace(location.origin+location.pathname,''); let refel = document.querySelector(refid); let refnum = refel.dataset.num; let ref_content = refel.innerText.replace(`[${refnum}]`,''); tippy(ref, { content: ref_content, ...