AutoEncoder

自动编码器 - Autoencoder

文章目录一、自编码器（Autoencoder）简单模型介绍二、神经网络自编码模型三、神经网络自编码器三大特点四、自编码器（Autoencoder）搭建五、几种常见编码器1.堆栈自动编码器2.欠完备自编码器

hellozhxy·2024-09-10 05:53

Autoencoder

自编码器Autoencoder稀疏自编码器SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder堆叠自编码器StackedAutoencoder本博客是从梁斌博士的博客上面复制过来的

chuange6363·2024-09-10 05:22

stl文件 python_STL_10数据集处理

这次要写的是stl10用于自编码器自编码，又称自编码器(autoencoder)，是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出。

weixin_39614094·2024-09-06 00:17

看demo学算法之自编码器

AE自编码器，全称为Autoencoder，是一种数据压缩算法，它能够通过学习输入数据的有效表示（编码）来重建输入数据（解码）。

小琳ai·2024-09-05 09:06

生成网络总结

AE（AutoEncoder）自编码器标准的AE由编码器（encoder）和解码器（decoder）两部分组成，。

研三小学渣·2024-02-20 03:00

数据降维方法介绍（十二）

第八种方法：自编码器降维姓名：何源学号：21011210073学院：通信工程学院转载：基于自编码网络AutoEncoder完成数据降维并且提取数据的本质特征【嵌牛导读】自编码器降维方法简介【嵌牛鼻子】自编码器

科技小白不能再白了·2024-02-12 16:50

深入理解vqvae

从AE和VAE说起AE（AutoEncoder，自编码器）是非常经典的一种自监督表征学习方法，它由编码器encoder和解码器decoder构成，编码器提取输入图像的低维特

Adenialzz·2024-02-07 06:50

Autoencoder 有什么用？

autoencoder可以用来初始化神经网络的权重（即预训练：pre-training）和降维。如果在做autoencoder的时候激活函数为linear的话，那么这就相当于在做PCA了。

脏小明·2024-02-06 15:16

AutoEncoder自动编码器、VAE变分自编码器、VQVAE量子化（离散化）的自编码器

文章目录AutoEncoder自动编码器（一）AutoEncoder的基本架构（二）AutoEncoder的概率理解（三）AutoEncoder的局限VAE变分自编码器（VariationalAutoEncoder

丁希希哇·2024-02-04 14:43

PyTorch][chapter 13[李宏毅深度学习][Semi-supervised Linear Methods-2]

前言：接上篇CSDN这里面重点讲下面4个方面目录：PCA-AnotherPointofview（SVD）PCA和AutoEncoder的关系PCA的缺点PCAPython例子一PCA-AnotherPointofview

明朝百晓生·2024-02-03 07:44

latent-diffusion model环境配置--我转载的

latent-diffusionmodel环境配置，这可能是你能够找到的最细的博客了_latentdiffusionmodel训练autoencoder-CSDN博客前言最近在研究diffusion模型

gaoenyang760525·2024-01-29 14:37

VITS:Conditional Variational Autoencoder with Adversarial Learning forEnd-to-End Text-to-Speech——TTS

笔记地址：https://flowus.cn/share/4c8c251b-cb8e-4f21-aa9e-139c1c3cf883【FlowUs息流】Vits论文地址：proceedings.mlr.pressAbstract与传统的two-stageTTS(即文字→mel频谱→声音)相比，是一种parallelend-to-endTTS，提升了效率且声音自然。其它parallel方法主要存在音质

pied_piperG·2024-01-27 09:42

深入学习卷积神经网络（CNN）的原理知识

AAI机器之心·2024-01-23 08:20

【AI】深度学习在编码中的应用（4）

目录一、基于自编码器的架构二、基于可逆网络的架构三、基于GAN模型的架构四、多层结构图像压缩框架今天学习和梳理基础架构设计的4种模式：一、基于自编码器的架构在人工智能应用中，自编码器（Autoencoder

giszz·2024-01-23 00:34

无监督神经网络原理与实现

网络结构无监督学习中的一个常见结构是自编码器（Autoencoder）。自编码器旨在通过一种无监督的方式学习数据的有效表示（即编码）。

10岁的小屁孩·2024-01-21 13:45

变分自编码器（Variational AutoEncoder，VAE）

1从AE谈起说到编码器这块，不可避免地要讲起AE（AutoEncoder）自编码器。

溯源006·2024-01-18 18:59

深度学习--AutoEncoder异常值处理

整体的算法思路：1.将正常样本与异常样本切分为：训练集X，训练集Y，测试集X，测试集Y2.AutoEncoder建模：建模3.用正样本数据训练AutoEncoder：因为AutoEncoder是要想办法复现原有数据

Stitch的实习日记·2024-01-13 03:05

降噪自编码器（Denoising Autoencoder）

降噪自编码器（DenoisingAutoencoder）是一种用于无监督学习的神经网络模型。与普通的自编码器不同，降噪自编码器的目标是通过在输入数据中引入噪声，然后尝试从具有噪声的输入中重建原始无噪声数据。以下是降噪自编码器的主要特点和工作原理：1.噪声引入：在训练阶段，降噪自编码器将输入数据添加一些噪声，例如高斯噪声或随机失活（randomdropout）。这样的操作迫使网络学习对输入的噪声具有

不做梵高417·2024-01-06 20:24

乘骐骥以驰骋兮，来吾道夫先路——2023年大模型技术基础架构盘点与开源工作速览

目录一、模型基本架构1.1、自回归（Autoregressive）模型架构1.2、自编码（Autoencoder）模型架构1.3、完整的编码-解码模型架构二、典型开源工作速览2.1、LLaMA-22.2

中杯可乐多加冰·2024-01-06 12:25

利用自编码器(AutoEncoder, AE)，对图像或信号进行降维和聚类，并将隐空间在2D空间中可视化，通过Matlab编程实现

自编码器（AutoEncoder）是一种无监督学习方法，用于对数据进行降维和聚类。它通过学习输入数据的低维表示来重构输入数据，同时保持数据的分布不变。

学兔兔VIP·2024-01-06 04:04

深度神经网络的特征表示,神经网络识别图像原理

目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。

快乐的小荣荣·2024-01-04 18:19

自编码器AE全方位探析：构建、训练、推理与多平台部署

一、自编码器简介自编码器的定义自编码器（Autoencoder,AE）是一种数据的压缩算法，其中压缩和解压缩函数是数据相关的、有损的、从样本中自动学习的。自编码器通常用于学习高效的编码，在神经网络

工业甲酰苯胺·2024-01-04 13:49

一种简单的自编码器PyTorch代码实现

1.引言对于许多新接触深度学习爱好者来说，玩AutoEncoder总是很有趣的，因为它具有简单的处理逻辑、简易的网络架构，方便可视化潜在的特征空间。

赵卓不凡·2024-01-01 05:44

一文弄懂自编码器 -- Autoencoders

1.引言近年来，自编码器（Autoencoder）一词在许多人工智能相关的研究论文、期刊和学位论文中被频繁提及。

赵卓不凡·2024-01-01 05:14

【论文复现】RoSteALS: Robust Steganography using Autoencoder Latent Space-2023-CVPR

代码复现代码链接：https://github.com/TuBui/RoSteALS一定要按照dockerfile，requirements.txt和requirements2.txt配置环境需要补充的库：pip安装：omegaconfslackslackclientbchlib(0.14.0版本)einopsimagenet-cconda安装：scikit-image，matplotlib按照作

岁月漫长_·2023-12-27 12:41

PyTorch深度学习实战（27）——变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)

PyTorch深度学习实战（27）——变分自编码器0.前言1.变分自编码器1.1自编码器的局限性1.2VAE工作原理1.3VAE构建策略1.4KL散度1.5重参数化技巧2.构建VAE小结系列链接0.前言变分自编码器(VariationalAutoencoder,VAE)是一种生成模型，结合了自编码器和概率模型的思想，通过学习输入数据的潜分布，能够生成新的样本。与传统的自编码器不同，变分自编码器引入

盼小辉丶·2023-12-26 03:55

【代码精读】Variational Autoencoder (VAE) 变分自编码器

文章目录【代码精读】VariationalAutoencoder(VAE)变分自编码器1.代码来源：2.代码结构3.代码精读in``models``package3.1.base.py3.2.vanilla_vae.py【代码精读】VariationalAutoencoder(VAE)变分自编码器本篇博客不会很详细介绍VAE的原理，而是用“知其然”的方式直接上代码。1.代码来源：PyTorch-V

minipuding·2023-12-26 03:55

Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners 2021-11-13

而且BEIT中也使用了AutoEncoder，但是和MAE的区别是，这里的AE是作为一个tokenizer使用，而下面的Transformer重现的也是token而不是原图。BEI

不想读Paper·2023-12-25 19:49

AutoEncoder个人记录

AutoEncoder把长度为d_in输入特征向量变换到长度为d_out的输出向量，借助于深层神经网络的非线性特征提取能力，自编码器可以获得良好的数据表示，甚至可以更加完美的恢复出输入。

小趴菜日记·2023-12-24 16:56

PyTorch深度学习实战（25）——自编码器(Autoencoder)

PyTorch深度学习实战（25）——自编码器0.前言1.自编码器2.使用PyTorch实现自编码器小结系列链接0.前言自编码器(Autoencoder)是一种无监督学习的神经网络模型，用于数据的特征提取和降维

盼小辉丶·2023-12-21 19:38

PyTorch深度学习实战（26）——卷积自编码器(Convolutional Autoencoder)

PyTorch深度学习实战（26）——卷积自编码器0.前言1.卷积自编码器2.使用t-SNE对相似图像进行分组小结系列链接0.前言我们已经学习了自编码器(AutoEncoder)的原理，并使用PyTorch

盼小辉丶·2023-12-21 19:36

论文笔记《NeuralField-LDM: Scene Generation with Hierarchical Latent Diffusion Models》

主旨：用两个autoencoder

浅度断墨·2023-12-18 01:53

Keras文档自动编码器Autoencoder训练不收敛的问题。

autoencoder.compile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy')

041c14885cdd·2023-12-15 19:05

【论文阅读】RoSteALS: Robust Steganography using Autoencoder Latent Space-2023-CVPR

摘要RoSteALS使用一个轻量级的秘密编码器将秘密信息映射到图像的潜空间中，并通过对潜空间进行微小的偏移来嵌入秘密信息。该方法使用预训练的自编码器作为基础模型，不需要学习图像分布，因此训练过程简单且效果良好。方法架构图：训练期间只更新秘密编码器和秘密解码器，图像的编码器和解码器是锁定的说明使用自编码器VQGAN利用编码器将秘密信息映射到图像的潜在层中，使用Res50作为解码器，当平均验证损失停止

岁月漫长_·2023-12-15 13:18

自编码器 AutoEncoder

自编码器（AutoEncoder），也称自编码模型，是一种基于无监督学习的数据维度压缩和特征表示方法，目的是对一组数据学习出一种表示。1986年Rumelhart提出自编码模型用于高维复杂数据的降维。

uodgnez·2023-12-15 00:23

论文阅读“Dissimilarity Mixture Autoencoder for Deep Clustering”

LaraJS,GonzálezFA.DissimilarityMixtureAutoencoderforDeepClustering[J].arXivpreprintarXiv:2006.08177,2020.摘要翻译差异混合自编码(DMAE)是一种基于特征聚类的神经网络模型，它融合了灵活的dissimilarityfunction，可以集成到任何一种深度学习体系结构中。它在内部表示了一个差异混合

掉了西红柿皮_Kee·2023-12-04 22:01

[读论文]meshGPT

概述任务：无条件生成mesh（无颜色）数据集：shapenetv2方法：先trian一个autoencoder，用来获得codebook；然后trian一个自回归的transformermesh表达：face

YuQiao0303·2023-12-01 21:06

【机器学习】自动编码器 - Autoencoder

文章目录一、自编码器（Autoencoder）简单模型介绍二、神经网络自编码模型三、神经网络自编码器三大特点四、自编码器（Autoencoder）搭建五、几种常见编码器1.堆栈自动编码器2.欠完备自编码器

想变厉害的大白菜·2023-11-28 22:26

深度学习之六（自编码器--Autoencoder）

概念自编码器（Autoencoder）是一种神经网络架构，用于无监督学习和数据的降维表示。它由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。

贾斯汀玛尔斯·2023-11-28 22:52

深度学习之十一（扩散模型--Diffusion Variational Autoencoder,DVAE）

概念扩散模型DVAE（DiffusionVariationalAutoencoder）是一种结合了变分自动编码器（VAE）和扩散过程的生成模型。它结合了时间连续的扩散过程和变分自编码器的概念，用于建模和生成具有时间序列结构的数据，例如视频、时间序列等。主要概念：变分自编码器（VAE）：VAE是一种生成模型，通过学习数据的潜在分布来生成新的样本。它由编码器和解码器组成，编码器将输入数据映射到潜在空间

贾斯汀玛尔斯·2023-11-28 06:35

【论文阅读】Image Disentanglement Autoencoder for Steganography without Embedding-CVPR2022

参考链接：[CVPR2022]基于图像解耦生成的无嵌入隐写-知乎这篇论文介绍的很好信息隐藏|ImageDisentanglementAutoencoderforSteganographywithoutEmbedding实现无嵌入隐写的图像无纠缠自动隐写器代码：https://github.com/Lemok00/IDEAS无嵌入隐写（steganographywithoutembedding,SW

岁月漫长_·2023-11-25 06:48

TensorFlow实战教程（三十五）-VS Code配置Python编程和Keras环境及手写数字识别（基础篇）

前一篇文章利用Keras构建无监督学习Autoencoder模型并实现聚类分析。

张志翔的博客·2023-11-24 04:34

论文阅读“ZINB-based Graph Embedding Autoencoder for Single-cell RNA-seq Interpretations”

YuZ,LuY,WangY,etal.ZINB-basedGraphEmbeddingAutoencoderforSingle-cellRNA-seqInterpretations.AAAI2022.摘要导读单细胞RNA测序(scRNA-seq)提供了在单细胞分辨率下的全基因组基因表达水平的高通量信息，实现了对单个细胞的转录组的精确理解。（单细胞RNA测序数据的意义）不幸的是，快速增长的scRNA

掉了西红柿皮_Kee·2023-11-22 03:22

AIGC实战——自编码器(Autoencoder)

2.1Fashion-MNIST数据集2.2自编码器架构3.去噪自编码器3.1编码器3.2解码器3.3连接编码器和解码器3.4训练自编码器3.5重建图像4.可视化潜空间5.生成新图像小结系列链接0.前言自编码器(Autoencoder

盼小辉丶·2023-11-16 11:51

AIGC实战——变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)

训练变分自编码器3.变分自编码器分析小结系列链接0.前言我们已经学习了如何实现自编码器，并了解了自编码器无法在潜空间中的空白位置处生成逼真的图像，且空间分布并不均匀，为了解决这些问题，我们需要将自编码器(Autoencoder