在学习GAN的过程中,也不可避免的会接触到VAE和AAE,其中AAE根据VAE发展而来,其发展之处就在于加入了对抗的思想。
image.png其中上半部分就是一个简单典型的AE结构,包含input layer,encoder layer, hidden layer, decoder layer , output layer。encoder把真实分布x映射成隐层的z, decoder 再将z解码还原成x。
AAE的特点就在于在隐层hidden layer中引入了对抗的思想来优化隐层的z,判别器discriminator 需要在隐层 判断采样后的真实数据和生成器encoder所产生的假数据。因此discriminator的目的就是使得q(z | x) 不断向p(z)靠近, Matching the aggregated posterior q(z) to the prior p(z).
其中有三种q(z | x)的选择,包括确定性函数,高斯后验和通用近似后验,其中使用确定性函数,它的q(z)只是和真实数据分布有关,其他两种的q(z)除了与真实分布有关,还与这两种方式中的某些随机性有关。
6011252-e01ed89a1242ca2b.jpg上图可以清晰理解的看到AAE的整个结构。Adversarial Autoencoders论文链接:https://arxiv.org/abs/1511.05644
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