transformer vae框架图
时间: 2023-07-26 20:04:32 浏览: 64
Transformer VAE(Variational Autoencoder)是一种结合了Transformer架构和变分自编码器的模型。它在图像生成、文本生成等任务中具有很好的表现。
以下是Transformer VAE的框架图:
```
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| Encoder |
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| |
| z_mean |
V V
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| Sampler |
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| |
| z |
V V
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| Decoder |
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| |
| x_hat |
V V
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| Discriminator |
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```
上述框架图中,包含了Encoder(编码器)、Sampler(采样器)、Decoder(解码器)和Discriminator(判别器)四个部分。
- Encoder:将输入数据(如图像或文本)编码成潜在空间中的均值向量(z_mean)。
- Sampler:从编码器得到的均值向量中采样得到潜在向量(z),用于后续的解码操作。
- Decoder:将潜在向量(z)解码成重建的数据(x_hat),如重建图像或生成文本。
- Discriminator:作为可选部分,用于判别生成的数据与真实数据之间的差异。
Transformer VAE通过变分自编码器的训练方式,可以实现数据的重建和生成。同时,Transformer架构的引入使得模型能够更好地处理序列数据,并捕捉输入数据中的长程依赖关系。