Autoencoder自编码器

变分自编码器数学原理小结

本文针对变分自编码器的数学原理进行一个详细的推导和总结。变分自编码器作为生成模型的一种代表，其代码实现非常的简单，但更有意义的是其背后利用神经网络进行变分贝叶斯推断的数学原理。
困宝宝是智障·2022-12-24 17:45

变分自编码器VAE的数学原理

变分自编码器(VAE)是一种应用广泛的无监督学习方法，它的应用包括图像生成、表示学习和降维等。虽然在网络架构上经常与Auto-Encoder联系在一起，但VAE的理论基础和数学公式是截然不同的。
deephub·2022-12-24 17:43

用于阿尔茨海默症分期早期检测的多模态深度学习模型

我们使用堆叠降噪自编码器从临床和基因数据中提取特征，并使用3D卷积神经网络（CNN）来处理成像数
思影科技·2022-12-23 12:18

变分自编码器VAE的数学原理

变分自编码器(VAE)是一种应用广泛的无监督学习方法，它的应用包括图像生成、表示学习和降维等。虽然在网络架构上经常与Auto-Encoder联系在一起，但VAE的理论基础和数学公式是截然不同的。
·2022-12-23 11:25

【深度学习】——深度学习中基本的网络结构（1）

Python量化交易实战入门级手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统这一部分开始，是对深度学习的有关内容进行学习，在机器学习中有涉及到部分有关深度学习的内容，如CNN、autoencoder
u012804784·2022-12-23 10:13

Python深度学习第四章——机器学习基础

自编码器
想好好学习天天向上·2022-12-23 09:44

Talk预告 | 腾讯AI Lab研究员童湛&南京大学谈婧：基于注意力机制的视频自监督表示学习和时序动作检测

他们与大家分享的主题是:“基于注意力机制的视频自监督表示学习和时序动作检测”，届时将分享在视频理解领域的注意力机制设计和学习方法，包括1）视频掩码自编码器VideoMAE，设计
TechBeat人工智能社区·2022-12-23 08:49

keras中文文档笔记14——花式自动编码器

什么是自动编码器（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：1）数据相关的,2）有损的，3）从样本中自动学习的。
zhzhx0318·2022-12-23 06:40

变分自编码器VAE ——公式推导(含实现代码)

目录一、什么是变分自编码器二、VAE的公式推导三、重参数化技巧一、什么是变分自编码器  在讲述VAE(variationalauto-encoder)之前，有必要先看一下AE(auto-encoder)
longwilll·2022-12-23 06:08

生成星辰大海——变分自编码器（VAE）实践

在本文中，我们将使用变分自编码器（VAE）这项深度学习技术，生成星系的图片，生成我们的“星辰大海”。
SpaceAutomation·2022-12-23 06:37

利用keras搭建自编码器网络——脑机接口

因为我的本科毕设就是做自编码器的，所以，自编码器部分还是很好理解的，在这里不多赘述。我现在主要是看一下mnist的自编码器部分，然后利用这个来搭建自己数据的自编器网络。
jl0624·2022-12-23 06:07

基于重构损失的方法——自编码器

目录基于重构损失的方法——自编码器自编码器正则自编码器1.【去噪自编码器】2.【稀疏自编码器】变分自编码器1.【变分自编码器的原理】2.
科研苟Gamber·2022-12-23 06:57

域适应加雾代码：通过《bringing old photos back to life 》

目录我想说的一些话：摘要引言1相关工作1.1大气散射模型1.2图像加雾1.2.1基于传统方法的雾图合成1.2.2基于深度学习的雾图合成1.2.3图像处理软件加雾2.方法2.1图像到图像的翻译2.2变分自编码器
Alocus_·2022-12-22 19:34

VAE - variational autoencoder

降维以及PCA与Autoencoder的关系降维可以表示为原始数据经过encoder获得隐藏空间（latentspace）中的编码数据，编码数据也可以通过decoder变回原数据（但该过程可能有信息损失
Valkyrie42·2022-12-22 16:19

论文阅读24 - VAE - Variational AutoEncoder (Auto-Encoding Variationl Bayes)

VAE一篇讲的很好的博客理论推导博客论文原文斯坦福课件上面的博客已经很好很深入了，下面记录一下我个人的直观理解。具体理论移步上面的博客。这里只是作为日后使用时的快速查阅。不具有理论推导的严谨性。1.直观理解:第一次接触VAE还是在WorldModel这篇论文。VAE主要由三部分组成：Encoder编码器，用来中间向量z分布，即p(z∣x)p(z|x)p(z∣x)z向量Encoder的输出，Deco
SpadeA_Iverxin·2022-12-22 16:04

哈利路亚自编码器

#-*-coding:utf-8-*-importosfromkeras.optimizersimportAdamfromsklearnimportpreprocessingimportscipy.ioassciofromkeras.utils.np_utilsimportto_categoricalfromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimport
Bill.NET·2022-12-22 14:30

keras之父《python深度学习》笔记 第八章

采样策略的重要性4.字符级LSTM文本生成实现二、DeepDream1.DeepDream介绍2.用Keras实现DeepDream三、神经风格迁移1.内容损失2.风格损失3.用Keras实现神经风格迁移四、用变分自编码器生成图像
都督美州诸军事·2022-12-22 14:27

用Keras构建AutoEncoder

用Keras构建AutoEncoder原文链接：BuildingAutoencodersinKeras在本教程中，我们将回答一些关于自动编码器的常见问题，并将介绍以下模型的代码示例：一个基于全连接层的简单自动编码器一个稀疏自动编码器一个深度全连接的自动编码器一种图像去噪模型一个
LinusYxc·2022-12-22 14:55

R语言编写自定义函数对数据进行标准化、使用keras包构建深度学习自动编码器（autoencoder）、抽取训练后的自动编码器的中间层实现信息压缩的功能（数据降维功能）

R语言编写自定义函数对数据进行标准化、使用keras包构建深度学习自动编码器（autoencoder）、抽取训练后的自动编码器的中间层实现信息压缩的功能（数据降维功能）目录
statistics.insight·2022-12-22 14:19

高分辨率遥感图像目标检测和场景分类研究进展

时间轴2.应用3.图像智能二、高分辨率遥感图像目标检测研究进展1.任务定义2.难点问题3.公开数据库4.研究进展三、高分辨率遥感图像场景分类研究进展1.任务定义2.难点问题3.公开数据库4.研究进展基于autoencoder
113之落·2022-12-22 13:54

多层感知器神经网络模型,人工智能神经网络模型

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。
阳阳2013哈哈·2022-12-22 12:34

Time Series Anomaly Detection with Multiresolution Ensemble Decoding(AAAI2021)

循环自编码器是一种常用的时间序列异常检测模型，它利用异常点或异常段的高重建误差来识别异常点或异常段。然而，现有的循环式自动编码器由于序贯解码，容易出现过拟合和错误累积的问题。
西西弗的小蚂蚁·2022-12-22 07:57

ECCV 2022 | 上交&华为提出SdAE：自蒸馏掩码自编码器

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者：鹦鹉丛中笑|已授权转载（源：知乎）编辑：CVerhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/485061820SdAE:Self-distillatedMaskedAutoencoder论文：https://arxiv.org/abs/2208.00449代码：https://github.com/Abraha
Amusi（CVer）·2022-12-22 05:17

如何利用深度学习中的AutoEncoder进行特征降维和特征可视化，pytorch代码

我们将使用Pytorch中的AutoEncoder(自动编码器架构)来减少特征维度和可视化。
robot_learner·2022-12-21 22:22

【生成模型】变分自编码器（VAE）及图变分自编码器（VGAE）

从直观上理解VAE变分自编码器（VariationalAuto-Encoders，VAE）是深度生成模型的一种形式（GAN也是其中一种），VAE是基于变分贝叶斯推断的生成式网络结构。
Mr.zwX·2022-12-21 16:38

详解变分自编码器——VAE

文章目录详解变分自编码器——VAEVAE的目标模型结构原理推导重参数技巧本文将介绍另一生成模型——变分自编码器VAE。
小菜羊~·2022-12-21 16:38

46.变分自编码器 VAE

变分自编码器(VariationalAuto-Encoders,VAE)VAE是生成数据用的，GAN(对抗神经网络)也是生成数据用的在上一节的自编码器也可以生成数据，但是它对中间encode的变量是由要求的
Suyuoa·2022-12-21 16:08

VAE变分自编码器的直观理解与数学推导

直观理解1.变分自编码器不同于自编码器的是：需要在latentspace中引入噪声，以增加latentspace中的连续性，便于生成。
nutation1·2022-12-21 16:07

深度学习与神经网络（十四）—— VAE变分自编码器

VAEvae是无监督学习VariationalAutoencoder变分自编码器通常我们会拿VAE跟GAN比较，的确，它们两个的目标基本是一致的——希望构建一个从隐变量Z生成目标数据X的模型，但是实现上有所不同
hxxjxw·2022-12-21 16:07

VAE变分自编码器

自编码器变分自编码器自编码器是从数据中学习一组向量，但是向量的分布是未知的。变分自编码器是首先是编码器从数据中学习到一个高斯分布，分别对应上图中均值向量和方差向量。
南妮儿·2022-12-21 16:37

DDPM = 自回归式 VAE

Contents多步突破联合散度分而治之场景再现超参设置ReferencesDDPM本质上已经不是传统的扩散模型了，它更多的是一个变分自编码器VAE，实际上DDPM的原论文中也是将它按照VAE的思路进行推导的
连理o·2022-12-20 21:04

比较rnn和cnn和autoencoder的区别

比较rnn和cnn和autoencoder的区别关于学习方式的区别首先rnn和cnn是基于监督学习，在训练的时候需要使用到train_data.train_labels，它是通过每次得出的结果和现有的样本标签做对比以减小误差
365JHWZGo·2022-12-20 18:11

论文笔记High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models

为了保证在低资源下训练扩散模型，并保留扩散模型的质量和灵活性，该论文使用预训练的自编码器得到隐含空间，并在隐含空间中训练扩散模型。
冰冰冰泠泠泠·2022-12-20 17:31

PyTorch笔记 - MAE(Masked Autoencoders) PyTorch源码

blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/128382935Paper：MAE-MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearners掩码的自编码器是可扩展的视觉学习器
SpikeKing·2022-12-20 15:26

堆叠自动编码器(Stacked AutoEncoder)

DeeplearningAlgorithmstutorial谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能助手、图像识别等许多层面。苹果业已开始全面拥抱机器学习，新产品进军家庭智能音箱并打造工作站级别Mac。另外，腾讯的深度学习平台Mariana已支持了微信语音识别的语音输入法、语音开放平台、长按语音消息
u013250861·2022-12-20 11:49

序列到序列网络seq2seq与注意力机制attention浅析

自编码器也是seq2seq模型中的一种。在自编码器中，解码器的工作是将编码器产生的向量还原成为原序列。经
野营者007·2022-12-20 10:38

matlab lstm时间序列预测,解读：一种金融时间序列预测方法：基于栈式自编码器、小波变换以及LSTM的深度学习框架...

2模型介绍文章提出的one-step-ahead预测模型主要由三部分组成，分别是用于数据预处理的小波变换，用于提取抽象特征的栈式自编码器以及用于预测的LSTM，整个模型的框架如下图所示：小波变换由于小波变换具有处理非平稳金融时间序列数据的能力
豆几宝·2022-12-20 08:18

代码实践 | 卷积神经网络之图像分类

今天继续给大家介绍第四章的内容前面我们介绍了:深度学习开端-全连接神经网络一文掌握CNN卷积神经网络超参数（Hyperparameters）|上超参数（Hyperparameters）|下寄己训练寄己｜自编码器通熟易懂
「已注销」·2022-12-20 01:48

推荐系统学习笔记-AutoRec算法

由来AutoRec是在2015年由澳大利亚国立大学提出的，它将自编码器的思想和协同过滤结合，提出了一种单隐层神经网络推荐模型。
丰。。·2022-12-19 12:11

pytorch 自编码器实现图像的降噪

自编码器自动编码器是一种无监督的深度学习算法，它学习输入数据的编码表示，然后重新构造与输出相同的输入。它由编码器和解码器两个网络组成。
南妮儿·2022-12-19 06:36

论文：A Deep Generative Model for Molecule Optimization via One FragmentModification

ADeepGenerativeModelforMoleculeOptimizationviaOneFragmentModification利用变分自编码器的生成模型训练：输入两个对比的分子，生成断点，需要删除增加的片段生成
m0_47163076·2022-12-18 21:06

神经网络模型大小怎么看,神经网络模型大小计算

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。
普通网友·2022-12-18 18:51

BART: Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation ...

Translation,andComprehensionAbstract本文提出BART(BidirectionalandAuto-RegressiveTransformers)，一个用于预训练seq2seq模型的去噪自编码器
chansonzhang·2022-12-18 12:02

R语言使用keras包实现卷积自动编码器模型（Convolutional Autoencoder）、加载keras自带的mnist数据集、load_model_hdf5函数加载已经保存的h5模型文件

R语言使用keras包实现卷积自动编码器模型（ConvolutionalAutoencoder）、加载keras自带的mnist数据集、load_model_hdf5函数加载已经保存的h5模型文件目录
statistics.insight·2022-12-18 05:12

神经网络建模的适用范围,神经网络建模介绍文案

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。
普通网友·2022-12-17 11:31

TOIS2022 | 从变分自编码器视角重新审视图神经网络推荐算法

嘿，记得给“机器学习与推荐算法”添加星标基于图的推荐系统已经引起了广泛的关注并产生了一系列的研究成果。由于图神经网络强大的高阶关系建模能力，这些基于图的推荐系统的性能远远优于传统的基于神经网络的协同过滤模型。然而，从实验和理论的角度来看，显著的性能提升往往伴随着明显的时间开销的增加，这在大规模的图拓扑结构中是十分明显的。另外，内在的数据稀缺性问题同样大大限制了基于图的推荐系统的性能，这迫使本文从一
机器学习与推荐算法·2022-12-17 07:01

PyTorch笔记 - MAE: Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners

blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/128345741Paper：MAE-MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearners掩码的自编码器是可扩展的视觉学习器
SpikeKing·2022-12-16 18:46

CS231n 2022PPT笔记- 生成模型Generative Modeling

iwill323的博客-CSDN博客目录概念密度估计什么是生成模型生成模型分类PixelRNN和PixelCNNPixelRNNPixelCNNVariationalAutoencoders(VAE)自编码器
iwill323·2022-12-16 08:32

面向无监督任务：DeepMind提出神经离散表示学习生成模型VQ-VAE

DeepMind最近提出的VQ-VAE是一种简单而强大的生成模型，结合向量量化和变分自编码器学习离散表示，实现在图像识别、语音和对话等任务上的无监督学习。
机器之心V·2022-12-16 06:32

【实战】疾病-基因与图神经网络和图自动编码器的相互作用

疾病-基因与图神经网络和图自动编码器的相互作用：学习图自编码器PyG实战1.学习内容：2.GAE自编码器：3.数据集的处理4.总结1.学习内容：图卷积GNN知识GCN作为图形自动编码器GAE架构GAE架构在疾病
battle不停息·2022-12-15 21:56
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