KerasでAutoEncoderその2 - Qiita
KerasでAutoEncoderの続き。 Kearsのexamplesの中にvariational autoencoderがあったのだ 以上のように、KerasのBlogに書いてあるようにやればOKなんだけれど、Deep Convolutional Variational Autoencoderについては、サンプルコードが書いてないので、チャレンジしてみる。 とか前回の記事には書いてたんだけれど、https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/variational_autoencoder_deconv.py は、ConvolutionでVariationalなAutoEncoderだった。 潜在変数を求める関数sampling() def sampling(args): z_mean, z_log_var = args
KerasでAutoEncoder - Qiita
Building Autoencoders in Kerasという、KerasのBlogを見れば、だいたい分かるようにはなっている。 単純なAutoEncoder Blogの一番最初に出てくるヤツ。MNIST(28x28の画像)を32次元のベクトルにencodeしてから、decodeして、「ああ、だいたい復元できるね。AutoEncoderってこういうことなんだね」ってのを知る。 from keras.layers import Input, Dense from keras.models import Model from keras.datasets import mnist import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt #
AutoEncoder, VAE, CVAEの比較 〜なぜVAEは連続的な画像を生成できるのか？〜 - Qiita
AutoEncoder（AE）、Variational AutoEncoder（VAE）、Conditional Variational AutoEncoderの比較を行った。 また、実験によって潜在変数の次元数が結果に与える影響を調査した。 はじめに 最近業務でVariational AutoEncoder（VAE）を使用したいなと勝手に目論んでおります。 そこでVAEの勉強するために、VAEの実装はもちろん、その元にあるAutoEncoder（AE）と、さらに発展系であるConditional Variational AutoEncoderの実装を行い、比較を行いました。 使ったのはフレームワークはもちろん（？）chainerです！！ そもそもVAEとは、GANなどと同じくDNNの生成モデルであり、画像生成を中心に現在研究が進んでいるところです。 では、GANとの大きな違いはなんなのか
猫でも分かるVariational AutoEncoder
1. Ishikawa Watanabe Lab THE UNIVERSITY OF TOKYO http://www.k2.t.u-tokyo.ac.jp/ 猫でも分かる Variational AutoEncoder 2016/07/30 龍野 翔 (Sho Tatsuno) 2. Ishikawa Watanabe Lab http://www.k2.t.u-tokyo.ac.jp/ 今回の内容 • Variational Auto-Encoderの解説 – 生成モデルそのものの概要 – Variational Auto-Encoder(VAE)のなるべく噛み砕いた解説 – その他生成モデル論文のざっくりした紹介 • 説明すること/しないこと – 説明すること » 生成モデルの簡単な概要と事例 » Variational AutoEncoderの構造と数式的・直感的理解 – 説明しな
Variational Auto Encoder 〜外れ値検知への応用〜 | CCT-recruit
はじめに 今回は、Variational Auto Encoder（VAE）を外れ値検知に応用した例を示し、その可能性について議論したい。 Variational Auto Encoderとは 詳細な理論はこことここで述べたので、今回は概略だけを示す。 観測値が与えられとき、未観測の値を生成する確率分布を求めたい。これを求めるためBayes推論で使われる変分推論（Variational Inference）を用いると、以下のような処理の流れを得る。 図の「NN」はニューラルネットワークを表す。また、標準正規分布からサンプリングしている部分を赤で示した。入力を隠れ変数に射影し（Encoder）、からを復号する（Decoder）構造を持つ。復号されたをと記した。この処理の流れをVariational Auto Encoder（VAE）と呼ぶ。「Variational」は変分推論の「変分」から来
Variational Auto Encoder
Variational Auto Encoder nzw 2016 年 12 月 1 日 1 はじめに 深層学習における生成モデルとして Generative Adversarial Nets (GAN) と Variational Auto Encoder (VAE) [1] が主な手法として知られている．本資料では，VAE を紹介する．本資料は，提案論文 [1] とチュー トリアル資料 [2] をもとに作成した．おまけとして潜在表現が離散値を仮定したパターンと Keras による実験 結果をつけている．間違いなどがあれば指摘してほしい． 2 Variational Auto Encoder 2.1 導入 x z φ θ N 図 1 今回考えるグラフィカルモデル VAE では図 1 にあるような潜在変数を含んだグラフィカルモデルで表現される生成過程を考える．x は 1 つのデータで，i.
VAEと時系列を扱うVRAE - 日記マン
Google日英翻訳がNMT(ニューラルネットワークを利用した翻訳モデル)になったらしいです。 文語ベースでバリバリ翻訳してくれてるみたいで、 単語にマウスオーバー当てても単語間の対応関係がわからなくなったのはさみしいけど、 たしかに精度がよくなったような、そんな気がするぜ。 というわけで英語論文めっちゃ読んだろ。。 VAEで何かしたいなーと思ってて、時系列を扱えるVRAE周りを調べました。 Variational AutoEncoder Variational AutoEncoderをついにしっかり理解できた気がする。 はっつーさんのkeras実装ブログがとても勉強になりました。 有難うございます。 ralo23.hatenablog.com Variational AutoEncoderについてまとめたスライドを作りました。 Variational AutoEncoder from K
Understanding Variational Autoencoders (VAEs)
This post was co-written with Baptiste Rocca. IntroductionIn the last few years, deep learning based generative models have gained more and more interest due to (and implying) some amazing improvements in the field. Relying on huge amount of data, well-designed networks architectures and smart training techniques, deep generative models have shown an incredible ability to produce highly realistic
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Variational Auto Encoder入門
https://www.renom.jp/ja/notebooks/tutorial/generative-model/VAE/notebook.html