2020年12月16日 · 文章浏览阅读1.8w次，点赞23次，收藏165次。深度生成模型介绍摘要VAE介绍GANVAE-GAN我对论文的理解代码摘要本文主要介绍了VAE,GAN以及对论文 Autoencoding beyond pixels using a learned similarity metric here自己的一些理解,并用代码实现了VAE,GAN 以及两种结构的VAE-GAN .VAE介绍在介绍VAE之前，首先要介绍它的前身自动 ...

个人博客: 大财主的代码乐园论文梳理VAE-GAN [2016][ICML]Autoencoding beyond pixels using a learned similarity metric-VAE-GANs这篇论文模型的结构就是连接了 VAE 和 GAN。 不同视角 VAE视角 : 判别器具有 GAN…

2022年10月30日 · 于是就出现了 vaegan，它的作用，就是给 vae 加上了 gans 的架构， 通过判别器使得 vae 产生的图片变得清晰。 因此我们可以理解为，VAEGAN 就是利用 GANs 去提升了 VAE 的图片生成质量。

该文章摘自李宏毅老师 https://www.youtube.com/watch?v=sU5CG8Z0zgw&index=7&list=PLJV_el3uVTsMq6JEFPW35BCiOQTsoqwNw 的教学视频，建议大家观看原 ...

the performance of VAEGAN significantly outperforms state-of-the-art top-N recommendation methods on some common evaluation metrics. Our main contributions are summarized as follows: 1. We utilize a exible black-box inference model as well as adversarial training to train VAEs for implicit varia-tional inference, which unifies VAEs and GANs. 2.

In VAEGAN, we first introduce Adversarial Variational Bayes (AVB) to train Variational Autoencoders with arbitrarily expressive inference model. By utilizing Generative Adversarial Networks (GANs) for implicit variational inference, the inference model provides better approximation to the posterior and maximum-likelihood assignment.

VAEGAN from "Autoencoding beyond pixels using a learned similarity metric" implemented in Pytorch. Clean, clear and with comments. - lucabergamini/VAEGAN-PYTORCH

2018年11月1日 · GANs 的花样可以说五花八门，上篇介绍的 VAEGAN 是基于 GANs 训练的 auto-encoder ，现在 BiGAN 提出， encoder 与 decoder 的训练可以分开进行，结果依然是可靠的。

在几年前， 深度神经网络 的热门话题是分类问题： 给定一张图 x，神经网络可以告诉你其中是什么内容，或者说属于什么类别 c。 而近年来，深度神经网络的热门话题是 生成模型 ，它想做的事情相反：. 给定一个类别 c，神经网络就可以无穷无尽地自动生成真实而多变的此类别的图像 x。

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