VAE의 잠재 공간에 인간의 지식을 도입해 보았다

이 기사는 독자가 VAE에 대한 지식을 가지고 있다고 가정합니다. VAE에 대해서는 이전 기사에서 조금 만졌습니다. 내 홈페이지를 방문하여 확인할 수 있습니다. 예를 들어 아래 그림의 세 번째 줄처럼 3에서 6으로 변경했습니다. 훈련 후 잠재적인 공간 분포는 대략 아래 그림과 같습니다. 편의상 0~3만 출력합니다. 0을 나타내는 진한 파란색과 1을 나타내는 시안이 멀리 떨어져 있음을 알 수 ...

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VAE 极简 해석 : 濆脱概率论的幽灵

전언 AE = Autoencoder VAE = Variational Autoencoder 본문 假定读者拥有AE的知识.从直观上、我们可以把AE理解成一个弋缩器、事实上据我所知谷歌就有用AE来弋缩文件、效率非常之高. AE的綺点是: 不動的输入被映射到潜在空间中离散的点、点与点之间没有任何联系、白白浪费了 대편적 잠재空间、如下图. 而VAE的引入恰恰是为了込补点与点之间的 진공.为了达到这一目的、只需要简单的两步操作、下面一...

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VAE KL 거리

KL 거리는 모 분포 P(x) 모 분포 Q(x)의 거리 제곱을 나타내는 척도이다 분포 P(x)와 분포 Q(x)가 일치할 때 KL 거리는 0이다 손실 함수에 KL 거리를 더하면 KL 거리가 소치(0)에 가까운 방식으로 학습권이 크다.즉 잠재 변수 z의 분포 P(x)와 대상의 분포 Q(x)가 일치하게 수렴된다 VAE에서 분포 Q(x)는 평균치 0, 표준 편차 1의 정적 분포이다 즉, 손실 함수에...

VAE기계 학습

VAE(변분 자동 인코더)의 판단 근거의 가시화(이상 검출)

또한 손으로 쓴 숫자 1~9의 이미지를 VAE에 입력하면 숫자 0 이외의 이미지는 재구성되지 않기 때문에 숫자 0 이외의 이미지와 VAE를 통해 재구성된 이미지의 오차가 커져 이상을 볼 수 있다. 그런 다음 각 잠재적 벡터의 Attention map$M^{i} 달러를 계산합니다. 이상적으로 정상적인 데이터로 학습되는 잠재적인 공간은 정적 분포에 따라 생성되어야 한다.정상적인 데이터로 학습하는...

심층 학습판단 근거이상 검출토목 공사VAE