Autoencoder自编码器

深度学习算法在图算法中的应用（图卷积网络GCN和图自编码器GAE）

深度学习算法在图算法中的应用1.图卷积网络（GraphConvolutionalNetworks,GCN）图卷积网络（GCN）是一种将卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）推广到图结构数据的方法。GCN被广泛用于节点分类、图分类、链接预测等任务。优势和好处灵活性：GCN可以处理不规则和不均匀的数据结构，比如社交网络、分子结构、交通网络等。高效性：GCN使用局

大嘤三喵军团·2024-09-11 12:52

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

点云从入门到精通技术详解100篇-点云特征学习模型及其在配准中的应用

目录前言应用前景国内外研究现状点云特征提取算法研究现状点云配准算法研究现状相关理论基础2.1深度学习2.1.1深度学习概述2.1.2自编码器2.1.3稀疏编码2.1.4受限玻尔兹曼机2.2多层感知机2.2.1

格图素书·2024-09-07 04:16

MixMAE(MixMIM):用于分层视觉变压器有效预训练的混合和掩码自编码器论文阅读

论文:MixMAE(arxiv.org)代码:Sense-X/MixMIM:MixMIM:MixedandMaskedImageModelingforEfficientVisualRepresentationLearning(github.com)摘要:本文提出MixMAE(MixedandmaskAutoEncoder)，这是一种简单而有效的预训练方法，适用于各种层次视觉变压器。现有的分层视觉变

皮卡丘ZPC·2024-09-06 08:04

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

今天我们来聊聊自编码器。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

高校为什么需要AIGC大数据实验室？

AIGC技术创新：探索如何利用人工智能算法，如深度学习中的生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、基于Transformer架构的语言模型（如GPT系列）等，来高效地生成高质量的文本、图像、音频

泰迪智能科技01·2024-09-04 13:28

探索Stable Diffusion：AI在艺术创作中的无限可能

探索StableDiffusion：AI在艺术创作中的无限可能引言一、StableDiffusion简介定义与历史技术原理概述二、工作原理深入解析扩散模型基础逆向扩散过程详解潜空间与变分自编码器(VAE

master_chenchengg·2024-08-29 12:30

Python深度学习：构建下一代智能系统

为了帮助广大学员更加深入地学习人工智能领域最近3-5年的新理论与新技术，本文讲解注意力机制、Transformer模型（BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、SwinTransformer等）、生成式模型（变分自编码器

2401_83402415·2024-08-28 10:04

Stable Diffusion

原理一、技术架构与组成StableDiffusion由三个主要部分组成：变分自编码器（VAE）、U-Net和一个文本编码器。变分自编码器（VAE）：VAE是一种生成模型，用于将图像压缩到低维的潜在空间

Covirtue·2024-08-28 03:18

文献01-单细胞多组学

KDD2024|HiGPT:当大模型遇上图神经网络Nat.Biotechnol2023|利用MaxFuse整合空间和单细胞数据跨模态弱链接的特征Nat.Commun2024|"单细胞蝴蝶"：基于双对齐变分自编码器的通用单细胞跨模态翻译方法

hlllllllhhhhh·2024-08-21 20:54

用自编码器检测小波散射异常 MATLAB

小波散射LSTM自编码器卷积自编码器卷积自编码器比LSTM自编码器快！

闪闪发亮的小星星·2024-03-11 03:59

变分自编码器（VAE）PyTorch Lightning 实现

✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。个人主页：小嗷犬的个人主页个人网站：小嗷犬的技术小站个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文目录VAE简介基本原理应用与优点缺点与挑战使用VAE生成MNIST手写数字忽略警告导入必要的库设置随机种子cuDNN设置超参数设置数据加载定义VAE模型定义损失函数定义Lightning模型训练模型绘制训

小嗷犬·2024-02-20 21:06

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

Stable Diffusion系列（六）：原理剖析——从文字到图片的神奇魔法（潜空间篇）

文章目录LDM概述原理模型架构自编码器模型扩散模型条件引导模型图像生成过程实验结果指标定义IS（越大越好）FID（越小越好）训练成本与采样质量分析不带条件的图片生成基于文本的图片生成基于语义框的图片生成基于语义图的图片生成超分辨率图像生成图像重绘其他文生图模型

羊城迷鹿·2024-02-20 01:36

【医学知识图谱自动补全关系抽取】生成模型 + 医学知识图谱 = 发现三元组隐藏的关系实体对

CRVAE模型提出背景论文：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3219819.3220010以条件关系变分自编码器（CRVAE）模型为基础，解决关系医疗实体对发现问题

Debroon·2024-02-13 23:45

DS Wannabe之5-AM Project: DS 30day int prep day14

自编码器是什么？自编码器是一种特殊类型的神经网络，它通过无监督学习尝试复现其输入数据。它通常包含两部分：编码器和解码器。

wendyponcho·2024-02-13 20:29

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

什么是 OpenAI 的 Dall-E 模型

Dall-E的核心技术基于变分自编码器（VAE）和GPT模型。VAE是一种生成模型，

·2024-02-11 18:24

Python环境下基于指数退化模型和LSTM自编码器的轴承剩余寿命预测

滚动轴承是机械设备中关键的零部件之一，其可靠性直接影响了设备的性能，所以对滚动轴承的剩余使用寿命(RUL)进行预测是十分必要的。目前，如何准确地对滚动轴承剩余使用寿命进行预测，仍是一个具有挑战的课题。对滚动轴承剩余寿命评估过大或过小均存在不良后果，轴承寿命的提前截止会导致严重的事故，而提前更换轴承则会增加设备维护成本。目前建立轴承寿命预测模型需要完整寿命周期的轴承数据作为支撑，在实际运用过程中，轴

哥廷根数学学派·2024-02-10 15:40

深度学习入门笔记（九）自编码器

自编码器是一个无监督的应用，它使用反向传播来更新参数，它最终的目标是让输出等于输入。数学上的表达为，f(x)=x，f为自编码器，x为输入数据。

zhanghui_cuc·2024-02-09 08:57

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

深入探索 Stable Diffusion：AI图像创新的新纪元

深入探索StableDiffusion：AI图像创新的新纪元介绍StableDiffusion的核心功能和应用场景StableDiffusion架构解析深入StableDiffusion的关键组件变分自编码器

walkskyer·2024-02-03 13:16

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

第8章 python深度学习——波斯美女

第8章生成式深度学习本章包括以下内容：使用LSTM生成文本实现DeepDream实现神经风格迁移变分自编码器了解生成式对抗网络人工智能模拟人类思维过程的可能性，并不局限于被动性任务（比如目标识别）和大多数反应性任务

weixin_42963026·2024-02-02 00:31

深度学习有何新进展？

首先，一些研究人员提出了新的深度学习结构，如变分自编码器（VariationalAutoencoders,VAE）和生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks,GAN）。

博瓦科技·2024-02-01 11:31

生成式AI人工智能

生成式AI人工智能生成式AI生成式AI的核心思想生成对抗网络变分自编码器应用总结生成式AI生成式AI指的是基于神经网络和深度学习技术的人工智能系统，其能够根据输入的数据生成新的内容。

数据科学与艺术的贺公子·2024-01-30 09:54

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

stable diffusion学习笔记——文生图（一）

vae模型vae模型的全名叫变分自编码器，这里先不讲解原理。在AI绘图中主要的作用是起到画面滤镜的效果。目前较多的大模型都是自带vae的，因此这里不需要额外设置，修改成NONE

师范大学生·2024-01-28 09:02

【RT-DETR有效改进】轻量化ConvNeXtV2全卷积掩码自编码器网络

前言大家好，我是Snu77，这里是RT-DETR有效涨点专栏。本专栏的内容为根据ultralytics版本的RT-DETR进行改进，内容持续更新，每周更新文章数量3-10篇。专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致(误差很小很小)，

Snu77·2024-01-27 21:44

Stable Diffusion 笔记一：网络结构拆解

一VAE：VAE是VariationalAutoencoder的缩写，中文名变分自编码器，是一种基于深度学习的生成模型。

朱小丰·2024-01-27 21:00

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

锂电池剩余使用寿命预测 | 基于 SDAE-Transformer-ECA 网络的锂电池剩余使用寿命预测

SDAE（StackedDenoisingAutoencoder）预训练：使用无监督学习的方法，训练一个多层的自编码器网络（SDAE）来学习数据的潜在表示。SDAE可以通过

算法如诗·2024-01-24 16:18

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

【AI折腾录】stable web ui基础【sd安装、lora vae embedding hyperwork等基础概念】

目录一sd安装二目标三sd基础3.1模型3.2vae（Variationalautoencoder，变分自编码器）3.3embedding3.3.1安装方式3.3.2使用方式3.4Lora3.4.1lora

|Ringleader|·2024-01-22 13:12

【AI】深度学习在编码中的应用（8）

根据时-空域冗余消除方式和阶段不同，现有相关方法可分为基于残差编码的框架、基于条件编码的框架、基于3D自编码器的框架和其他架构。

giszz·2024-01-22 13:02

变分自编码器（VAE）详细解读-笔记

文章目录本文的符号表回顾VAE初现分布标准化重参数技巧本质是什么？为什么选择正态分布？变分在哪里？补充学习：条件VAE==========================数值计算vs采样计算直面联合分布采样计算技巧==========================前文之要采样之惑采样一个点就够为什么一个点就够了？一个点确实够了从CSDN博客链接至看到苏老师的博客对VAE的解读，感觉豁然开朗，遂自

monkeyhlj·2024-01-22 07:30

HNU-数据挖掘-实验3-图深度学习

基于图的深度学习方法浅识：图卷积网络(GCN)浅识：图注意力网络(GAT)浅识：对抗生成网络(GAN):比较与选择了解：图卷积网络（GCN）了解：图注意力网络（GAT）（1）节点表征学习①数据预处理与构建对象②定义图自编码器模型

甘晴void·2024-01-22 06:36

8、VAE:变分自编码器

VAE，即变分自编码器（VariationalAuto-Encoder），正是在这种背景下应运而生的前沿技术。它结合了自编码器和概率图模型的优点，旨在解决高维复杂数据的高效表示和生成问题。

O_meGa·2024-01-21 21:25

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

视频异常检测论文笔记

看几篇中文的学习一下别人的思路基于全局-局部自注意力网络的视频异常检测方法主要贡献：网络结构注意力模块结构：融合自注意力和自编码器的视频异常检测主要贡献：网络结构Transformer模块动态图融合门控自注意力机制的生成对抗网络视频异常检测贡献网络结构门控注意力机制基于全局

何大春·2024-01-21 05:54

理解 Stable Diffusion、模型检查点(ckpt)和变分自编码器(VAE)

前言在探索深度学习和人工智能领域的旅途中，理解StableDiffusion、模型检查点(ckpt)以及变分自编码器(VAE)之间的关系至关重要。这些组件共同构成了当下一些最先进图像生成系统的基础。

CCSBRIDGE·2024-01-20 17:38

图像生成之变分自动编码器（VAE）

变分自编码器（VariationalAutoencoder，简称VAE）是一种生成模型，结合了自编码器和概率图模型的思想。

Wilson_Hank·2024-01-19 05:03

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

AIGC笔记--VAE模型的搭建

模型简单介绍：通过一个encoder将图片映射到标准分布（均值和方差），从映射的标准分布中随机采样一个样本，通过decoder重构图片；计算源图片和重构图片之间的损失，具体损失函数的推导可以参考：变分自编码器

晓晓纳兰容若·2024-01-17 21:48

深度学习基础知识整理

自编码器的训练过程是无监督的，因为它不需要标记数据。它的目标是最小化重构误差，即输入数据与解码器输出之间的差异。这可以通过反向传播算法和梯度下降等优化

Do1phln·2024-01-17 07:01

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