1】Improving Performance of Seen and Unseen Speech Style Transfer in End-to-end Neural TTS西北工業大學概覽:本文為解決風格遷移時出現訓練集中unseen
到這裡,我能知道專屬於Xk的均值和方差了,也就知道它的正態分佈長什麼樣了,然後從這個專屬分佈中取樣一個Zk出來,然後經過一個生成器得到X̂k=g(Zk)
把NN換成複雜的convNetconv結構的網路得到以下的服裝生成效果:服裝圖片的生成任意給一組編碼得到以下結果:隨機生成結果可以發現,跟線型神經元不同,用CNN做encoder和decoder的AE在1個epoch的時候就能還原出服裝的形
從文章可以看出,NVAE透過自迴歸形式的隱變數分佈提升了理論上限,設計了巧妙的編碼-解碼結構,並且幾乎融合了當前所有生成模型的最先進技術,打造成了當前最強的VAE
原始的AE一開始是作為一個編碼演算法來用的,重點在於encoder,其中的decoder在訓練時,訓練目標是透過低維編碼向量生成還原原有的輸入,這個過程中都是確定的,不存在隨機性,後來,人們對AE進行了一些修改,使得成了隨機變數,相應的也是
”《南山憶》“獨攬月下螢火,照亮一紙寂寞”(這兩首歌的詞也有很多相似之處)《降溫》“江上兩條紅船寒風斜雨中你搖擺”《不煽情》“你的白天是我的夜翻越了銀河,時間空間都不同了”“孩子說如果愛就請深深愛,可很多事是不由人的”《煙花笑》“秦淮河邊娥
我的老師曾經對我說過:“深度學習是一塊未知的新大陸,它是一個大的黑箱系統,而GAN則是黑箱中的黑箱,誰要是能開啟這個盒子,將會引領一個新的時代”目錄Day1:GAN的入門Day2:DCGANDay3:Conditional GANDay4:
在初始VAE中假設的後驗分佈為一可分解的高斯分佈,直接對的均值與方差進行建模 $$= \mathbb{E}{\epsilon \sim \mathcal{N}(0, I)} \left[ \log p\theta(x|z)\r
(3)最後我們來討論下VAE的侷限性:雖然VAE比普通的AE模型訓練出來的效果要好很多,但是訓練過VAE模型的人都知道,它生成出來的圖片相對GANs那種直接利用對抗學習的方式會比較模糊,這是由於它是透過直接計算生成圖片和原始圖片之間的均方誤
這是 KL 散度的固有問題,我們只能想辦法規避它,比如隱變數的先驗分佈我們用高斯分佈而不是均勻分佈,原因便在此,這一點我們在前文變分自編碼器VAE:原來是這麼一回事 | 附開原始碼中也提到過了
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其網路主要透過最佳化來實現網路的引數最佳化:在訓練過程中,KL項容易消失趨近於0,然後VAE網路的Decoder就會忽視Encoder產生的後驗分佈(此時已經坍塌成一個點了)而只從噪聲中取樣,從而使VAE網路失效
一、對於重引數化技巧的認知假設我們需要對如下期望,求關於的梯度:其中,是機率密度函式(和 #FormatImgID_4# 無關)
我們給Decoder輸入一個從中取樣得到的其實是希望由引數化的Decoder能夠學會一個對映,輸出對應的的分佈,即讓我們假設,給定任意後,都服從某個各向同性的多元高斯分佈,即:這樣一來,我們只需要輸入給Decoder,然後讓它擬合出我們就能
1 Unsupervisedimage clustering作者使用MNIST資料集進行無監督聚類,結果如下表所示:可以看到GMVAE的表現比之前的絕大多數方法要好,但要劣於adversarial auto-encoder(AAE)
HSIC-VAE:Lopez等人利用了Hilbert-Schmidt Independence Criterion使得不同組的潛變數之間保持獨立:HFVAE:之前提到過分解方式,Esmaeili等人提出將項繼續分解為組間隱變數的正則化項和組
在最佳化的過程中需要求解關於引數的梯度:按照極大似然估計就可以求出引數,得到機率分佈,最後取樣生成圖片
在實驗當中遇到的問題是,直接採用VAE最佳化會導致KL散度變成零,即encode到隱變數中的資訊丟失了,模型又退化成了RNNLM
你說的一百多萬是這個嗎大黑說這個好像不是人數是熱度啊不過無所謂 看V+都崩成那樣了看直播的歌迷肯定不少 還有一些擠不進去只能刷微博的都給許嵩直播這個話題刷上熱搜了(我在另一個有關今晚發新歌的問題下看到有人說今天的直播熱搜是許嵩買的 我
作為對比,速度插值法,最近鄰居演算法,social-lstm等等,不帶球員特徵的VAE,沒有軌跡排序的VAE都進行了實驗,結果如下上圖是模型效果,灰色的是歷史值,虛線是ground truth,可以看出帶有condition和role排序的