深度学习生成模型:VAE与GAN解析
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"这篇PDF是新加坡国立大学(NUS)计算机科学系的Xavier Bresson教授关于生成模型的讲解,重点介绍了变分自编码器(VAE)和生成对抗网络(GAN)。" 在计算机视觉和模式识别课程(CS4243)中,Xavier Bresson教授的第15次讲座深入探讨了两种重要的生成模型——变分自编码器(Variational Autoencoders, VAE)和生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)。生成模型是一种学习数据分布的方法,能够从潜在空间中生成新的、类似于训练数据的样本。 首先,变分自编码器(VAE)是一种特殊的自编码器,它引入了概率理论,通过学习一个低维度的潜在向量来表示高维输入图像。VAE的目标是找到一种映射,将输入数据编码到一个潜在空间,然后再解码回接近原始数据的表示。然而,传统的自编码器通常不能生成新的、有意义的图像,因为小的潜在向量变化往往会导致解码出的图像质量严重下降。 接下来,课程进入了对生成对抗网络(GAN)的讨论。GAN由两个网络组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器的任务是从随机噪声向量中生成看似真实的样本,而判别器则试图区分真实数据和生成器产生的假数据。两者在对抗过程中相互提高,直到生成器能创造出难以与真实数据区别的样本。 实验室部分,学生们将有机会实际操作VAE和GAN,通过编程实践来深化理解这两种模型的工作原理和应用。这包括对VAE和GAN的训练、调试以及生成新图像的实验。 最后,讲座总结了生成模型在计算机视觉和机器学习领域的广泛应用,包括图像合成、图像修复、风格迁移、超分辨率和数据增强等。这些技术对于推动人工智能的发展,尤其是在无监督学习和创造性任务中具有重要意义。 这份资料为学生和研究人员提供了一个深入理解VAE和GAN的宝贵资源,不仅涵盖了理论基础,还提供了实践经验,有助于提升对生成模型的理解和应用能力。
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