AutoEncoder

基于TensorFlow分析MNIST数据集

目录MNIST数据集分析及预处理CPU/GPU的选择比较分析具体操作建立模型编译模型训练模型评估模型保存模型结果可视化使用模型进行预测AutoEncoder自编码器普通自编码器卷积自编码器MNIST数据集分析及预处理可以参考
THE WHY·2023-10-07 07:13

机器学习专业名词中英文对照

blog.csdn.net/liuxiao214/article/details/78130910otheractivation激活值activationfunction激活函数additivenoise加性噪声autoencoder
iOSDevLog·2023-10-03 02:53

【基于FaceChain体验aigc创意应用】阿里云机器学习Pai-DSW服务器部署facechain模型

技术解析个人写真概述基于文生图模型的个人写真生成基础框架个人写真模型技术解析训练阶段推理阶段部署并运行FaceChain项目参考资料FaceChain技术解析个人写真概述生成个人写真需要的信息包括风格信息和人物信息基于文生图模型的个人写真生成基础框架文生图模型StableDiffusion结构AutoEncoder
自律版光追·2023-09-27 14:42

Model Inspired Autoencoder for Unsupervised Hyperspectral Image Super-Resolution

本文提出了一种用于HSI超分辨率的无监督MIAE网络该算法采用隐式自编码器网络，结构简洁。首先，受对目标HR-HSI进行NMF可以促进超分辨率推理过程的启发，在目标HR-HSI上集成NMF模型，将频谱和空间矩阵两个NMF部分分别作为解码器参数和隐藏输出，构建隐式自编码器网络。自编码器网络将目标HR-HSI的每个高光谱像素视为一个单独的样本，即一个像素一个像素地训练网络。其次，“隐式”表示自编码器网
梅如你·2023-09-21 08:07

AutoEncoder

1.简介Autoencoder是一种无监督学习过程，由encode和decode构成，给定输入之后，经过encode将输入编码成code，然后在经过decode将code解码成输出，通过不断地训练，使得输入和输出尽可能相似
魏清宇·2023-09-17 04:22

论文笔记-Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2111.06377.pdf代码：https://github.com/lucidrains/vit-pytorch#masked-autoencoder
升不上三段的大鱼·2023-09-10 13:22

《论文阅读》CARE:通过条件图生成的共情回复因果关系推理 EMNLP 2022

TransformerVariationalGraphAuto-Encoder变分图自编码器`邻接矩阵（adjacencymatrix）``图神经网络（GNN）``图卷积神经网络（GCN）``自编码器（AutoEncoder
365JHWZGo·2023-09-08 06:50

[PyTorch][chapter 53][Auto Encoder 实战]

前言：结合手写数字识别的例子，实现以下AutoEncoderae.py:实现autoEncoder网络main.py:加载手写数字数据集，以及训练，验证，测试网络。
明朝百晓生·2023-08-31 09:14

利用深度蛋白质序列嵌入方法通过 Siamese neural network 对 virus-host PPIs 进行精准预测【Patterns，2022】

目前已有的一些virus-hostPPIs鉴定或预测方法效果有限（传统实验方法费时费力、计算方法要么基于蛋白结构或基因，要么基于手动特征工程的机器学习）；DL在PPIs预测中的应用愈加广泛，包括特征嵌入、autoencoder
@ZyuanZhang·2023-08-29 19:15

降噪自编码器(Denoising Autoencoder)

降噪自编码器的基本原理如下：给输入数据加上噪声。用编码器将含有噪声的输入数据压缩成低维表示。用解码器将低维表示恢复成原始数据。训练网络使得解码器的输出尽可能接近原始数据，同时编码器学会从噪声中学习特征。降噪自编码器的目的是学习如何从受损的输入数据中恢复出干净的输出数据。图像去噪。降噪自编码器可以用于去除图像中的高斯噪声或者均匀噪声。数据预处理。在某些机器学习任务中，由于噪声或者缺失数据的存在，需要
小宋加油啊·2023-08-29 08:41

换脸-入门

目前深度学习的应用已经深入各个方向，涌现了很多有意思的技术，尤其是最近很火的面部互换很有意思，本文将结合原理与代码来进行一个比较简单的入门介绍，分为以下两个部分：原理代码原理Autoencoder首先来看
Vision_Learning·2023-08-28 02:04

机器学习：异常检测实战

Baseline三种autoencoder后面可以再加一个分类器，训练一个分
uncle_ll·2023-08-27 15:09

[PyTorch][chapter 51][Auto-Encoder -1]

目录：简介损失函数自动编码器的类型一AutoEncoder简介：自动编码器是一种神经网络，用于无监督学习任务.
明朝百晓生·2023-08-23 21:18

论文阅读 - AUTOVC: Zero-Shot Voice Style Transfer with Only Autoencoder Loss

文章目录1概述2模型架构3模块解析3.1获取梅尔频谱3.2speakerencoder3.3AutoVC3.4Vocoder4关键部分参考资料1概述voiceconversion这个任务的目标是输入两个音频，其输入是两段音频，一段音频称为content_audio，另一段称为speaker_audio。模型将抽取content_audio中的说话内容特征和speaker_audio中的语者特征，将
七元权·2023-08-17 11:50

论文阅读---《Graph Regularized Autoencoder and itsApplication in Unsupervised Anomaly Detection》

题目图正则化自编码器及其在无监督异常检测中的应用摘要降维对于许多无监督学习任务，包括异常检测和聚类，是一个至关重要的第一步。自编码器是一种常用的机制，用于实现降维。为了使高维数据嵌入到非线性低维流形的降维变得有效，人们认识到应该使用某种测量测地线距离的方法来区分数据样本。受到ISOMAP等测地线距离近似算法的成功启发，我们提出使用最小生成树（MST）——一种基于图的算法，来近似局部邻域结构，并生成
末世灯光·2023-08-08 13:03

深度神经网络简单介绍,深度神经网络的定义

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。
「已注销」·2023-07-30 22:34

基于Autoencoder自编码的64QAM星座图整形调制解调通信系统性能matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1星座图整形4.2自编码器4.3基于Autoencoder的星座图整形调制解调模型4.4实现过程5.算法完整程序工程1.
简简单单做算法·2023-07-30 13:00

Molecular Generative Model Based on an Adversarially Regularized Autoencoder

SeungHwanHong，SeongokRyu，JaechangLim，WooYounKimJournalofChemicalInformationandModeling2019if=4.72简介基于VAE的模型常常产生无效的分子，原因是VAE使用一个预定义的先验(代理分布)近似后验分布，因此他们可以很容易地估计潜在变量的分布，但真实的后验分布可能不能很好地用一个给定的先验来近似，比如多元高斯分
酌泠·2023-07-30 12:25

Masked Autoencoder论文中 fine-tuning 和 linear probing含义

自监督学习任务中，将预训练模型转移到下游任务时，通常需要进行fine-tuning。常见的方法有两种：fullfine-tuning（更新所有模型参数），具体来说，冻结预训练模型的部分卷积层（通常是靠近输入的多数卷积层，因为这些层保留了大量底层信息）甚至不冻结任何网络层，训练剩下的卷积层（通常是靠近输出的部分卷积层）和全连接层linearprobing（只更新最后一个linearlayer参数），
木禾DING·2023-07-29 17:40

PyTorch Lightning快速学习教程三：迁移学习

介绍：本期介绍Lightning的迁移学习一、使用预训练的LightningModule使用AutoEncoder作为特征提取器，同时其也作为模型的一部分classEncoder(torch.nn.Module
小风_·2023-07-29 17:05

Single-cell RNA-seq denoising using a deep count autoencoder

0.简介这篇文章是2019年发表在NatureCommunications上的使用自编码器对单细胞RNA-Seq数据进行降噪的工作，通讯作者是FabianJ.Theis,来自于德国。这篇文章对自编码器做了改进，常规的自编码器只有一层输出，该文章提出的DCA方法有三层输出。文章链接文章代码1文章代码21.摘要scRNA-seq(Single-cellRNAsequencing)使得研究人员可以在单个
Zhai1994·2023-07-28 12:08

简要介绍 | 自编码器：神经网络中的自我复制艺术

自编码器：神经网络中的自我复制艺术AutoencodersExplained-MATLAB&Simulink一、背景介绍自编码器（Autoencoder）是一种无监督学习的神经网络，常用于学习高维数据的有效表示
R.X. NLOS·2023-07-28 02:17

机器学习专业名词中英文对照

activation激活值activationfunction激活函数additivenoise加性噪声autoencoder自编码器Autoencoders自编码算法averagefiringrate
dongfang1924·2023-07-27 18:23

AI绘画Stable Diffusion原理之Autoencoder-Latent

前言传送门：stablediffusion：Git｜论文stable-diffusion-webui：GitGoogleColabNotebook：GitkaggleNotebook：Git今年AIGC实在是太火了，让人大呼许多职业即将消失，比如既能帮忙写代码，又能写文章的ChatGPT。当然，还有AI绘画，输入一段文本就能生成相关的图像，stablediffusion便是其中一个重要分支。自己对
我就算饿死也不做程序员·2023-07-27 08:50

基于AutoEncoder自编码器的人脸识别matlab仿真

本文介绍一种基于AutoEncoder自编码器的人脸识别算法，该算法通过
简简单单做算法·2023-07-25 15:32

基于AutoEncoder自编码器的MNIST手写数字数据库识别matlab仿真

本文介绍一种基于AutoEncoder自编码器的MNIST手写数字识别算法，通过训练自编码器对MNIST数据集进行特征提取和降维，对提取的特征进行分类识别。该算法在MNIST数据集上表现良好，并且具有
简简单单做算法·2023-07-25 15:32

如何安装 TensorLayer

比如ReconLayer是用来实现Autoencoder的，它的pretra
zs左右左·2023-07-25 03:08

生成模型理解

参考文章：http://www.cbww.cn/news/55654.shtml文章目录自编码器Autoencoder潜在表示（latentrepresentation）VAE迁移学习生成对抗网络GAN
ICUD·2023-07-23 01:07

深度学习——自编码器AutoEncoder

基本概念概述自编码器（Autoencoder）是一种无监督学习的神经网络模型，用于学习数据的低维表示。
时代&信念·2023-07-18 08:22

MARLIN: Masked Autoencoder for facial video Representation LearnINg

MaskedAutoencoderforfacialvideoRepresentationLearnINg译题MARLIN：用于面部视频表示的maked自动编码器LearnINg时间2023年期刊/会议CVPR论文链接：MARLIN_MASKED_Autoencoder_for_Facial_Video_Representation_LearningMARLIN
uuu_柚子·2023-07-16 13:36

One2Multi Graph Autoencoder for Multi-view Graph Clustering

One2MultiGraphAutoencoderforMulti-viewGraphClustering|ProceedingsofTheWebConference2020(acm.org)目录Abstract1Introduction2Model2.1Overview2.2One2MultiGraphConvolutionalAutoencoderInformativegraphconvolu
huihui12a·2023-07-16 01:52

DALL·E2(unCLIP)、Stable Diffusion、IS、FID要点总结

DALL·E1DALL·E1可以看成是VQ-VAE和文本经过BPE编码得到的embeddingAE（AutoEncoder）encoderdecoder结构，AE在生成任务时只会模仿不会创造，所有有了后面的
taoqick·2023-07-13 16:15

GAN in action: Implement Autoencoder

使用Tensorflow和keras构建自编码器Let'sgetstarted!Definesomekeyvariables.Definesamplinghelperfunction.Definetheencoder.Definethedecoder.DefinetheVariationalAutoencoder(VAE).Definethelossandrunourmodel.LoadMnist
MarkJhon·2023-06-18 03:10

生成模型（自编码器、VAE、GAN）

文章目录自编码器Autoencoder潜在表示（latentrepresentation）VAE迁移学习生成对抗网络GAN李沐论文精读摘要导言相关工作Adversarialnet简单总结精读挖坑（上课内容来自
丸丸丸子w·2023-06-18 00:55

Bert模型精讲

1.Autoregressive语言模型与Autoencoder语言模型1.1语言模型概念介绍Autoregressice语言模型：指的是依据前面(或后面)出现的单词来预测当前时刻的单词，代表有ElMo
futurewq·2023-06-17 13:55

VAE（变分自编码器）原理简介

自编码器（Autoencoder）是深度学习领域中常用的一种无监督学习方法，其基本思想是通过将输入数据压缩到低维表示，然后将其解压缩回原始空间，从而实现对数据的重构。
qq_41771998·2023-06-16 10:13

生成模型之VAE与VQ-VAE

总之，AutoEncoder的重构思想就是用低纬度的latentcode分布来表达高纬度
平亦舸·2023-06-16 10:12

VAE（变分自编码器）

自编码器(Autoencoder)自动编码器是一种数据的压缩算法，其中数据的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。
zhjadsf·2023-06-08 23:15

自编码器（Autoencoder）应用场景

自编码器（Autoencoder）是一种无监督学习模型，通常用于特征学习、降维和生成任务。自编码器由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。
A等天晴·2023-06-08 04:45

使用自己的数据利用pytorch搭建自编码器提取特征

使用自己的数据利用pytorch搭建自编码器提取特征1、定义编码器（Encoder）和解码器（Decoder）模型2、定义自编码器（Autoencoder）模型3、定义自定义数据集（MyDataset）
幸福右手牵·2023-06-07 16:06

【AI算法学习】基于AutoEncoder的生成对抗网络

基于AutoEncoder的生成对抗网络：VAE-GANAutoEncoderVAEGANVAE-GANDCGANInfoGANss-InfoGAN论文链接"生成模型（Generativemodeling
镰刀韭菜·2023-04-20 01:52

深度学习实战案例：基于 AutoRec 构建电影推荐系统（ 附 PyTorch 版代码）

文章目录技术交流前言AutoRec模型介绍损失函数基于AutoRec的推荐过程实验对比消融实验代码实践总结参考本文要介绍的AutoRec模型是由澳大利亚国立大学在2015年提出的，它将自编码器(AutoEncoder
Python数据挖掘·2023-04-19 14:55

AutoEncoder及Variational AutoEncoder模型

AutoEncoder及VariationalAutoEncoder模型一、AutoEncoder概述作为一种无监督或者自监督算法，自编码器本质上是一种数据压缩算法。
_囧囧_·2023-04-17 06:57

AutoEncoder自编码器

使用Pytorch1.0，GPU版本importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvisionimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnptorch.manual_seed(1)EPOCH=10BATCH_SIZE=64LR=0.005N_TEST_IMG=5trai
b19819361a38·2023-04-15 15:56

autoencoder

from__future__importdivision,print_function,absolute_importimporttensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#ImportMNISTdatafromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=i
醉乡梦浮生·2023-04-15 12:07

【论文阅读】MAE阅读笔记

基于VIT上的BERT带掩码的自编码器是一个可拓展的视觉学习器Autoencoder：y和x来自于同一个东西摘要随机图片里的一些块，然后去重构被盖住的像素encoder-decoder使用小的数据集，用自监督的方式
小松不菜·2023-04-12 14:27

Huggingface微调BART的代码示例：WMT16数据集训练新的标记进行翻译

BART模型是用来预训练seq-to-seq模型的降噪自动编码器（autoencoder）。
deephub·2023-04-09 02:09

pytroch搭建自编码模型对MNIST数据进行降维和重构

自编码网络模型，也称自动编码器(AutoEncoder),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。
城南皮卡丘·2023-04-03 10:09

【生成模型】Stable Diffusion原理+代码

文章目录前言一、Latentspace二、AutoEncoder和VAE1.AutoEncoder:2.VAE：三、Diffusion扩散模型1.前向过程2.逆向过程四、多模态crossattention
杀生丸学AI·2023-03-31 13:38

【理论推导】变分自动编码器 Variational AutoEncoder(VAE)

变分推断(VariationalInference)变分推断属于对隐变量模型(LatentVariableModel)处理的一种技巧，其概率图如下所示我们将X={x1,...xN}X=\{x_1,...x_N\}X={x1,...xN}看作是每个样本可观测的一组数据，而将对应的Z={z1,...,zN}Z=\{z_1,...,z_N\}Z={z1,...,zN}看作是该组数据对应的高维空间下的对应
slothfulxtx·2023-03-31 06:02
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