若只是为了提取中间隐层信息（作降维用），VAE（变分自动编码器）相比AE（自编码器），DAE（降噪自动编码…

VAE：使用变分推断 [1] 将标准正态分布变换到目标分布的概率图模型。 相较于GAN易于训练，但也有后验崩塌问题，同时由于ELBO只是目标分布对数似然的一个下界，因此VAE的生成结果通常会比较模糊。

May 31, 2023 · You seem to have some misconceptions when it comes to VAE. The VAE is what gets you from latent space to pixelated images and vice versa. There's hence no such thing as "no VAE" as you wouldn't have an image. It hence would have used a default VAE, in most cases that would be the one used for SD 1.5. A VAE is hence also definitely not a "network …

以minist手写图像VAE示例为例进行说明，图像大小为28*28=784维度，经过隐藏层后输出为隐变量z（一个长度为n，n可以为4，8，16...的向量)，VAE假设z的每一个维度相互独立，其各自服从均值为 \mu_i ,方差为 \sigma_i^2 的正态分布，示例代码如下（keras，这里学习的是 log ...

Nov 28, 2022 · A VAE is a variational autoencoder. An autoencoder is a model (or part of a model) that is trained to produce its input as output. By giving the model less information to represent the data than the input contains, it's forced to learn about the input distribution and compress the information.

Mar 6, 2024 · This vae was trained longer, thats pretty much it. MSE is just one of the losses used in training (Mean Squared Error). If you want to learn more you can look up "variational autoencoders" and find loads of information.

最后说一下比较有意思的事： VAE、GAN、Flow (NICE)三种模型都是2013-2014年提出来的（VAE是13年放到arXiv上的，后来中了NIPS；GAN也同时中了NIPS，而NICE最早是14年的一个ICLR workshop）。 最后的发展情况是：GAN最火，VAE次之，Flow模型似乎总是要火不火。

Sampling的确是Variational Autoencoder (VAE) 中比较难以理解的一步，这里简单谈一下我个人的理解。 直观解释： Sampling是因为优化的目标函数ELBO中含有一个期望项 \mathbb {E}_ {q (\mathbf {z}|\mathbf {x})}\left [\log p (\mathbf {x}|\mathbf {z})\right] ，这一项比较难求，因此采用sampling的方式近似求解这个期望。 完整解释 ...

在Latent Diffusion中，VAE里KL散度（KL divergence）权重（weight）的选择很关键。 当KL散度权重较大时，例如在1e - 4或1e - 5这样的值： - 潜在空间分布：模型会更倾向于让潜在空间的分布接近先验分布（通常是标准正态分布）。

想问问为什么在分子生成中大部分选择使用VAE、GAN这种生成模型，而不使用transformer进行生成，这两种直…