Autoencoder自编码器

PyTorch学习笔记：多GPU训练

方法一：#选择GPU执行orCPU执行，方法一iftorch.cuda.is_available():AEmodel=AutoEncoder()AEmodel=torch.nn.DataParallel
code_carrot·2022-12-10 14:47

变分推断笔记

更多的内容请参考苏剑林老师的科学空间从最大似然到EM算法：一致的理解方式变分自编码器（二）：从贝叶斯观点出发用变分推断统一理解生成模型（VAE、GAN、AAE、ALI）变分推断笔记变分推断VAE编码器重参数化
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

自动编码器(autoencoder)是神经网络的一种，该网络可以看作由两部分组成：一个编码器函数h=f(x)和一个生成重构的解码器r=g(h)。
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

如何选择神经网络模型,神经网络模型选择

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·2022-12-05 20:54

LSTM Autoencoder using GPU

Projectdescription:ThepurposeofthisprojectistoimplementadistributedversionofLSTMAutoencoderusingGPU.LSTMautoencoderisapartofabiggermodelLSTM-Node2vecthatisimplementedandsubmittedforpublication.LSTM-No
weixin_30299709·2022-12-05 15:19

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

神经网络 深度神经网络,主流的神经网络的框架

有哪些深度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。
普通网友·2022-12-05 02:44

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实现基本AutoEncoder与案例

文章目录AutoEncoder简介思路与代码细节1.构造数据源2.构造AutoEncoder网络结构3.训练代码全部代码参考文章AutoEncoder简介AutoEncoder的思路是使用对称的网络结构
呆萌的代Ma·2022-12-04 02:03

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 - Auto Encoder及其实战

目录AutoEncoder经典AutoEncoderLossFunction的选择DenoisingAutoEncoderVariationalAutoEncoderReparameterizationTrick
Bro_Jun·2022-12-04 02:29

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

人工神经网络模型有哪些,神经网络分类四种模型

有哪些深度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。
普通网友·2022-12-03 19:55

autoencoder pytorch_AutoEncoder: 稀疏自动编码器 Sparse_AutoEncoder

AutoEncoder:稀疏自动编码器Sparse_AutoEncoder本文为系列文章AutoEncoder第三篇.AutoEncoder对几种主要的自动编码器进行介绍,并使用PyTorch进行实践,
weixin_39580748·2022-12-03 15:44

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

论文速读:Adversarially Learned One-Class Classifier for Novelty Detection [CVPR 2018]

ProposedApproach本文所用到的网路为两部分,R采用autoencoder，D是与R一同构成GAN的Discriminator部分。
攻城争先登·2022-12-03 11:08

[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

卷积神经网络数学建模,卷积神经网络算法实现

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·2022-12-03 07:01

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

神经网络模型的基本原理,神经网络分类四种模型

有哪些深度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。
普通网友·2022-12-02 18:31

【Conditional Variational Autoencoder with Adversarial Learning for End-to-End Text-to-Speech 论文阅读】

《ConditionalVariationalAutoencoderwithAdversarialLearningforEnd-to-EndText-to-Speech》ICML2021JaehyeonKim,JungilKong,JuheeSon摘要一些基于单阶段训练和并行解码的端到端语音合成模型取得了不错的效果，但是它们的语音质量与两阶段训练的语音合成模型相比还有一定差距。本文提出了一个完全并
hcqwertyuiop123·2022-12-02 14:36

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

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

Hinton的Deep Learning代码-- Training a deep autoencoder or a classifier on MNIST digits

TrainingadeepautoencoderoraclassifieronMNISTdigitsCodeprovidedbyRuslanSalakhutdinovandGeoffHintonPermissionisgrantedforanyonetocopy,use,modify,ordistributethisprogramandaccompanyingprogramsanddocument
GarfieldEr007·2022-12-02 09:13

基于深度极限学习机DELM的分类

自动编码器AE（AutoEncoder）经过训练可以将输入复制到输出。因为不需要标
智能算法研学社（Jack旭）·2022-12-01 19:14
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