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[問題] vae生成的概念

看板DataScience作者 (文慧)時間6年前 (2018/05/01 22:24), 編輯推噓5(5推 0噓 2→)
留言7則, 5人參與, 6年前最新討論串1/2 (看更多)
大家好，小弟近來在研究vae時想到一個問題，我們都知道vae是一個unsupervise的問題，他最大的特點在於他利用了一個gaussian distribution來model embedding layer的行為。 在訓練的時候，透過encoder的機制 可以提供不同的mean 和 variance，因此實際上他embedding layer的gaussian 或許應該說是一個GMM的形式。 我想請問的是，為何最後在做生成使用之時，他可以單單使用一個N(0,I)的gaussian來做生成呢？ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.113.65.125 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1525184693.A.F90.html
推
05/02 01:16, 6年前 , 1F
什麼是vae
05/02 01:16, 1F
推
05/02 01:25, 6年前 , 2F
就是要讓他有隨機性吧 不然每次都會生出一樣照片
05/02 01:25, 2F
推
05/02 01:42, 6年前 , 3F
如果你是想問為什麼只用高斯，我想單純只是比較好解
05/02 01:42, 3F
→
05/02 01:42, 6年前 , 4F
也有人用Gaussian mixture取代N(0,I)
05/02 01:42, 4F
→
05/02 10:30, 6年前 , 5F
我後來想通了 感謝
05/02 10:30, 5F
推
05/02 22:50, 6年前 , 6F
你484在寫lab4
05/02 22:50, 6F
推
05/04 06:32, 6年前 , 7F
我猜是vairational autoencoder
05/04 06:32, 7F
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