自编码器第9页

VAE for 文本生成

VAE详解：https://spaces.ac.cn/archives/5253变分自编码器（Variationalauto-encoder，VAE）是一类重要的生成模型（generativemodel

FB1024·2022-12-12 16:40

论文笔记

深度学习有很多常用的模型，比如自编码器、限制玻尔兹曼机、卷积神经网络等等。其中，卷积神经网络已经应用在图像识别、语音识别、广告推荐系统等领域，而且也取得了很不错的进展

caspesjpe·2022-12-12 00:11

深度学习之自编码器（2）Fashion MNIST图片重建实战

深度学习之自编码器（2）FashionMNIST图片重建实战1.FashionMNIST数据集2.编码器3.解码器4.自编码器5.网络训练6.图片重建完整代码 自编码器算法原理非常简单，实现方便，训练也较稳定

炎武丶航·2022-12-11 10:20

Keras 自编码器AutoEncoder（五）

原创Keras自编码器AutoEncoder（五）2017-12-0714:57:05_yuki_阅读数7651更多分类专栏：pythonkeras一、什么是自编码器（Autoencoder）“自编码”

et_90000·2022-12-11 10:19

变分推断笔记

碧落回雪·2022-12-09 17:25

CS285课程笔记（5.(1)）——从概率图角度理解强化学习（变分推断原理+VAE）

本文先总结lectrue18，即变分推断与变分推断自编码器的基础知识。一、变分推断与变分自编码器（VariationalInferenc

RavenRaaven·2022-12-09 17:51

【机器学习】VAE变分自编码器学习笔记

序言VAE学习笔记，综合网上的一些文章加之自己的理解1.VAE概述VAE=VariationalAutoEncoder，变分自编码器。是一种常见的生成模型，属于无监督学习的范畴。

shuaixio·2022-12-09 17:16

（无监督）基于无监督学习的模板缺陷检测方法研究

本文方法：基于重建概述：深度学习中，对抗生成网络（GAN）和自编码器（AE）在图像修复与图像重建方面效果很强大，可以用于无监督学习，训练GAN网络使其学习无缺陷图像内部的特征。

视觉菜鸟Leonardo·2022-12-09 05:04

【论文精读】基于周期编码深度自编码器的心肺音盲单耳声源分离

文章信息BlindMonauralSourceSeparationonHeartandLungSoundsBasedonPeriodic-CodedDeepAutoencoder基于周期编码深度自编码器的心肺音盲单耳声源分离

寒山凝碧·2022-12-08 15:35

Cvae-gan: fine-grained image generation through asymmetric training论文阅读笔记

论文原文地址:CVAE-GAN:fine-grainedimagegenerationthroughasymmetrictraining推荐阅读：VAE全面理解生成模型——变分自编码器VAE从GANVAE

只会写bug的菜鸡·2022-12-08 12:15

VAE-GAN学习记录

VAE：TheReparameterizationTrick变分自编码器解析-WeilongHu-博客园VAE中重参数化技巧_我会像蜗牛一样努力的博客-CSDN博客_重参数化技巧vae和重参数化技巧-知乎

头发是我最后的倔强·2022-12-08 12:11

异常检测 | Learning Normal Dynamics in Videos with Meta Prototype Network（包含原文、代码、相关数据集下载）

LearningNormalDynamicsinVideoswithMetaPrototypeNetwork|PapersWithCode目录问题设定主要内容亮点数据集CUHKAvenue数据集UCSD数据集代码复现遇到的bug问题设定基于自编码器的视频帧重建

六个核桃Lu·2022-12-07 09:51

详解VQVAE：Neural Discrete Representation Learning

NeuralDiscreteRepresentationLearning原文链接：https://arxiv.org/abs/1711.00937要看细节，强推，直接不用看论文了：VQ-VAE的简明介绍：量子化自编码器

羊飘·2022-12-07 08:27

Bringing Old Photos Back to Life微软老照片修复——原理和测试

着重看下其判别器，另外您需要懂一些变分自编码器的简单原理和关键知识，如关于其重参数部分和KL散度。模型主要可以看作三个部分，如图。VAE1和VAE2是两部分，第三部分是中间的黄色箭头Tz部分。

Alocus_·2022-12-06 17:43

【深度学习】自编码器（AutoEncoder）

目录RDAE稳健深度自编码自编码器（Auto-Encoder）DAE深度自编码器RDAE稳健深度自编码自编码器（Auto-Encoder）AE算法的原理Auto-Encoder，中文称作自编码器，是一种无监督式学习模型

赵孝正·2022-12-06 10:47

深度学习之自编码器（1）自编码器原理

深度学习之自编码器（1）自编码器原理自编码器原理前面我们介绍了在给出样本及其标签的情况下，神经网络如何学习的算法，这类算法需要学习的是在给定样本x\boldsymbolxx下的条件概率P(y∣x)P(

炎武丶航·2022-12-06 10:45

自编码器keras实现数值输入_代码详解：一文读懂自动编码器的前世今生

全文共5718字，预计学习时长20分钟或更长变分自动编码器(VAE)可以说是最实用的自动编码器，但是在讨论VAE之前，还必须了解一下用于数据压缩或去噪的传统自动编码器。变分自动编码器的厉害之处假设你正在开发一款开放性世界端游，且游戏里的景观设定相当复杂。你聘用了一个图形设计团队来制作一些植物和树木以装饰游戏世界，但是将这些装饰植物放进游戏中之后，你发现它们看起来很不自然，因为同种植物的外观看起来一

weixin_39637151·2022-12-06 10:15

自动编码器python_算法进阶(一)之自动编码器

传统上，自动编码器被用于降维或特征学习自编码器原理示意图编码器：将原始高维特征数据映射为低维度表征数据解码器：将低纬度的压缩特征重构回原始数据核心：输入特征等于输出特征那么我们就会有一个疑问:压缩特征为什么小于输入特征

weixin_39981681·2022-12-06 10:15

自编码器概念

目录自编码器的定义与原理自编码器简介自编码器的设计自编码器的应用变分自编码器（VAE）自编码器的定义与原理自编码器简介Encoder：将图片编码并压缩成向量Decoder：由压缩的向量重建图片编码器：输入图片生成向量生成器

imjackjia·2022-12-06 10:45

机器学习笔记 - 自动编码器autoencoder

自编码器是开发无监督学习模型的主要方式之一。但什么是自动编码器？简而言之，自动编码器通过接收数据、压缩和编码数据，然后从编码表示中重构数据来进行操作。

坐望云起·2022-12-06 10:36

遥感影像语义分割难点对应解决思路

将边缘图集成到分割2.基于数据融合的策略2.1结合几何和光谱信息来提高分割精度2.2多种数据+多个网络结构2.3以某一数据作为辅助特征二、非常规数据分析1.减少光谱数量2.无监督/半监督分割2.1关于自编码器的学习

西瓜真的很皮啊·2022-12-05 07:54

基于神经网络进行数据降维

基于神经网络进行数据降维前言一：自编码器介绍二：常见神经网络简介三：基于BPNN的自编码降维实验四：基于CNN的自编码降维实验五：总结前言机器学习方法降维可以说非常多了，无论是线性还是非线性，而且各有各的优势存在

月~时光之笛·2022-12-04 17:29

深度学习TF—11.Auto-Encoders自编码器

文章目录一、自编码器原理二、Auto-Encoders的变种1.DenoisingAutoEncoders2.DropoutAutoEncoder3.AdversarialAutoEncoders(AAE

哎呦-_-不错·2022-12-04 02:33

Pytorch实现AutoEncoder自动编码器

1.概念及原理自编码器（autoencoder,AE）是一类在半监督学习和非监督学习中使用的人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks,ANNs），其功能是通过将输入信息作为学习目标

爱玩电动的阿伟·2022-12-04 02:03

【Pytorch】自编码器

自编码器最初被提出用于高维复杂数据的降维。自编码器是一种无监督学习算法，使用反向传播，训练目标是让目标值等于输入值。

CC‘s World·2022-12-04 02:01

pytorch——实现自编码器和变分自编码器

文章目录数据降维主成分分析（PCA）自编码器（AE）变分自编码器（VAE）pytorch实现AE实现自编码器网络结构实现AE对MNIST数据集的处理VAE实现变分自编码器网络结构实现VAE对MNIST数据集的处理本文只设计简单的介绍和

Mr. Wanderer·2022-12-04 02:59

pytorch基础（十）-自编码器AutoEncoder

目录无监督学习AutoEncoderPCA和Auto-EncoderdenoisingAutoEncoders去噪自编码器DropoutAutoEncoderAdversarialAutoEncoder

sherryhwang·2022-12-04 02:28

异常检测 and 自编码器（2）

文章目录前言一、自编码器用于异常检测的网址推荐1、自编码器AutoEncoder解决异常检测问题2、基于自编码器的时间序列异常检测算法3、深度学习实现自编码器Autoencoder神经网络异常检测心电图

爱学习的一一一·2022-12-03 15:44

稀疏自动编码

1、稀疏自编码器的结构上图为稀疏自编码器的一个大致结构，其主要特征为其输入层的结点（不包括偏置节点）和输出层的结点的个数是相同的，而隐含层结点的个数则较少，该模型的目的在于学习得到hw,b(x)h_{w

FavoriteStar·2022-12-03 15:41

基于稀疏自编码器的高光谱异常检测模型

这个稀疏自编码器就是在编码器的基础上，于损失函数加上kl散度。

Idly_style·2022-12-03 15:09

VAE粗略理解

取中间的一层作为embedding，即编码对中间的隐层进行约束，就可以得到不同类型的编码hx,并且约束其稀疏性，就得到稀疏编码自编码网络，可以理解为，完成训练后，Decoder部分就没有用了SAE堆叠自编码器各种自编码的变形

W_Ria·2022-12-03 15:09

VAE再次解读（1）

https://kexue.fm/archives/5253过去虽然没有细看，但印象里一直觉得变分自编码器（VariationalAuto-Encoder，VAE）是个好东西。

樨潮·2022-12-03 15:06

VAE理解

过去虽然没有细看，但印象里一直觉得变分自编码器（VariationalAuto-Encoder，VAE）是个好东西。趁着最近看概率图模型的三分钟热度，我决定也争取把VAE搞懂。

董际成·2022-12-03 15:35

【论文解读】VAE: Auto-Encoding Variational Bayes（变分自编码器）

参考文献1.Auto-EncodingVariationalBayes2.变分自编码器VAE：原来是这么一回事|附开源代码基于潜变量的生成模型模型联合概率分布可表示为pθ(x,z)=pθ(x∣z)pθ(

十里清风·2022-12-03 15:34

VAE解读

VAEVAE(VariationalAutoEncoder)变分自编码器到底什么是生成模型VAE核心参考文献VAE(VariationalAutoEncoder)变分自编码器要讲扩散模型，不得不提VAE

joejoeqian·2022-12-03 15:57

如何用紧凑型语音表征打造高性能语音合成系统

基于矢量量化变分自编码器（VQ-VAE）的特征分析器采用若干码本对声学特征进行阶段式编码，形成一组具有不同时间分辨率的隐序列集合。

小红书技术REDtech·2022-12-03 14:47

[ECCV2022]Language-Driven Artistic Style Transfer

整体的思路还是用的AST(arbitrarystyletransfer)那一套自编码器结构。AST的思路就是通过将原图和目标图都经过一个encoder，得到原图的风格和

深蓝蓝蓝蓝蓝·2022-12-03 09:48

掩码自编码器(MAE)是时空学习者

arXivpreprintarXiv:2205.09113(2022).源码：https://github.com/facebookresearch/SlowFast本文将掩码自编码器(MAE)扩展到了视频的时空表示学习上面

Civisky·2022-12-03 05:34

自编码器的理解与应用

什么是自编码器（AutoEncoder）？自编码器可以认为是一种数据压缩算法，或特征提取算法。

dlut0427·2022-12-03 04:17

译（自编码器） Hinton2006---Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks

ReducingtheDimensionalityofDatawithNeuralNetworks——使用神经网络降低数据维度G.E.HintonandR.R.Salakhutdinov 通过训练一个具有小的中间层的多层神经网络去重构高维输入向量，可以将高维数据转化为低维编码。在这种“自动编码器（autoencoder）”网络中，梯度下降可以用来微调（fine-tuning）权值，但是只有在初始

大晴天下的多肉·2022-12-02 09:43

论文翻译-Learning Deep Network Representations with Adversarially

利用对抗性正则化自编码器学习深层网络表示摘要暂时没时间整理公式，后面有时间改公式 1绪论 2准备工作 2.1自动编码器神经网络 2.2生成对抗网络 2.3网络嵌入 3途径 3.1随机生成器

An_27·2022-12-01 19:58

KDD2019-2020论文笔记

例一：VAE举简单的VAE(变分自编码器)的例子说明：一个连续分布(正态分布)的重参数最原始的自编码器：左右两边是端到端的出入输出网络，中间的绿色是提取的特征向量，这是一种直接从图片提取特征的方式。

QYQ_QYQ·2022-12-01 05:35

生成模型--VAE

生成模型–VAE变分自编码器（variationalautoencoder,VAE）采用变分推断的方式来构建，与其他自编码器类似，变分自编码器也是由编码器和解码器组成，其本质是对一个含隐变量的函数进行密度估计

发呆的比目鱼·2022-11-30 13:36

生成式模型(VAE+GAN)

1.VAE-变分自编码器1.1交叉熵1.1.1信息量首先是信息量。假设我们听到了两件事，分别如下：事件A：巴西队进入了2018世界杯决赛圈。事件B：中国队进入了2018世界杯决赛圈。

HammerHe·2022-11-30 13:06

【学习笔记】:VAE模型详细解析--(变分自编码）

作为一个生成模型，其基本思路是很容易理解的：把一堆真实样本通过编码器网络变换成一个理想的数据分布，然后这个数据分布再传递给一个解码器网络，得到一堆生成样本，生成样本与真实样本足够接近的话，就训练出了一个自编码器模型

谭较瘦不是教授·2022-11-30 13:06

Python深度学习（10）：VAE生成手写数字

Brielleqqqqqqjie·2022-11-30 13:36

深度学习系列27：VAE生成模型

自编码器的初衷是为了数据降维，假设原始特征x维度过高，那么我们希望通过编码器E将其编码成低维特征向量z=E(x)，编码的原则是尽可能保留原始信息，因此我们再训练一个解码器D，希望能通过z重构原始信息，即

IE06·2022-11-30 13:35

【论文笔记】Nonparallel Emotional Speech Conversion Using VAE-GAN 基于VAE-GAN的非平行情感语音生成

NonparallelEmotionalSpeechConversionUsingVAE-GANfromINTERSPEECH2020-PingAnTechnology关键字：语音生成、语音情感、生成对抗网络、自编码器摘要概括

你的宣妹·2022-11-30 08:07

神经网络（neural network）的应用——自编码器（Autoencoder）

神经网络（neuralnetwork）的应用——自编码器（Autoencoder）1.自编码器简介自编码器（Autoencoder，AE），是一种利用反向传播算法使得输出值等于输入值的神经网络，它先将输入压缩成潜在空间表征

NYAIoT·2022-11-30 07:28

自编码器/autoencoder

图像定位/分割的源代码：[tensorflow,MNIST,有对各个步骤的详细介绍]—ORSPaired-Comparisons_19-20/VAE_localization.ipynb半小时理解变分自编码器

xys430381_1·2022-11-30 07:58

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