深度学习(三十四)对抗自编码网络-未完待续
来源:互联网 发布:淘宝店铺月销售额查询 编辑:程序博客网 时间:2024/04/29 22:51
占坑,未完待续……
上面是网络结构。上半部分是一个自编码结构,给定输入数据X,我们经过编码层,可以得到编码层的数据分布q(z|x)的一个采样潜变量编码z。在以前我们的自编码分布q(z|x)是固定的,现在我们即将用对抗网络,对这个分布做一个先验约束。
对于解码层的目标是对编码向量z做出重构,得到输出样本x’的分布函数q(x’|z)的一个采样样本x’。重构损失函数确保了编码过程原始数据不会丢失过多,然而它却没有对特征z做出约束,z的分布函数如下:
我们现在的目标是希望对q(z)做出约束,使得它与分布p(z)相互匹配。比如我们希望z的每个特征相互独立并且符合高斯分布(ICA、PCA)。甚至我们希望这个潜在的表征z与我们的分类任务标签有个相互映射关系。
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