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一个文字版复述-李宏毅机器学习(二十三)无监督学习Deep Generative Model(二)
有一篇很好的博客
PixelRNN
推广到语音领域
推广到图像-创造宝可梦
Tips:创造的图像很灰(RGB值比较相近,换种方法:直接产生颜色,用聚类找出167种颜色)
实验结果:很有创造性,很难评估
VAE(Variational Autoencoder)
跟Auto-encoder 很像,中间要做些改变
实验结果
条件控制生成 每一维的作用
控制dimension,产生不同的东西
VAE ”写诗“?
Why VAE?(noise)
直观的解释
数学解释:预测出这个分布 P ( x ) P(x) P(x) ,图片也不过是高维空间中的一个点,例如20x20的图像,= 400维空间的一个点
以下没听懂…
Conditional VAE
Problems of VAE
GAN
如何训练?
一些参考: