Autoencoder自编码器

Pytorch神经网络简单入门

文章目录一、框架说明二、GPU相关三、前置知识学习四、搭建第一个神经网络(回归)五、CNN卷积神经网络实现MNIST数据集六、RNN循环神经网络实现MNIST数据集七、AutoEncoder自编码八、GAN
魅Lemon·2022-03-20 07:51

Pytorch autoencoder降维

1.我们一般面对的数据是numpyarray的格式，如何转变为支持batch_size，shuffle等功能的数据集呢，pytorch采用DataLoader类来实现，参考源码#DataLoader类的构造函数def__init__(self,dataset,batch_size=1,shuffle=False,sampler=None,batch_sampler=None,num_workers
huangqihao723·2022-03-20 07:49

基于Pytorch的自编码（AutoEncoder）学习

基于Pytorch的自编码（AutoEncoder）学习前言一、什么是自编码（WhatisAutoEnconder）?
独不懂·2022-03-20 07:14

机器学习_pytorch_高级神经网络结构_AutoEncoder自编码

文章目录AutoEncoder自编码1.获取训练数据2.AutoEncoder模型3.训练AutoEncoder自编码神经网络也能进行非监督学习,只需要训练数据,不需要标签数据.自编码就是这样一种形式.
过动猿·2022-03-20 07:12

基于Pytorch的神经网络之autoencoder

目录1.引言2.结构3.搭建网络4.代码1.引言今天我们来学习一种在压缩数据方面有较好效果的神经网络：自编码(autoencoder)。
ZDDWLIG·2022-03-20 07:38

GAN 并不是你所需要的全部：从AE到VAE的自编码器全面总结

自编码器（autoencoder）作为生成的图像的传统模型还没有过时并且还在发展，所以不要忘掉自编码器！GAN并不是您所需要的全部当谈到计算机视觉中的生成建模时，几乎都会
·2022-03-16 11:45

pytorch神经网络实现

目录pytorch神经网络实现卷积神经网络(CNN)卷积池化(pooling)流行的CNN结构PyTorch搭建CNNRNN循环神经网络LSTMRNNPyTorch实现RNN自编码（Autoencoder
闲人_Yty·2022-03-16 07:47

浙江大学-机器学习-ppt截图

多层神经网络梯度下降后向传播一般的后向后向传播算法的应用和改进非线性改进阶跃函数在0处没有导数、目标函数第二个改进----输出不止一个原来的改进的原来的梯度下降缓慢的运行，而采用随机梯度人工神经网络的建议多层神经网络的劣势—进入低潮深度学习自编码器
魔芋小灰菜·2022-03-15 18:11

VAE变分自编码器

变分自编码器学习记录（VAE）文章目录变分自编码器学习记录（VAE）一、变分自编码器简述二、理论推导2.1VAE概述2.2理论推导三、代码实现四、后记参考链接理论讲解参考公式推导参考代码参考一、变分自编码器简述
帅，不止一面·2022-03-15 14:57

Deconvolutional Networks理解

html深度网络结构是由多个单层网络叠加而成的，而常见的单层网络按照编码解码情况可以分为下面3类：既有encoder部分也有decoder部分：比如常见的RBM系列（由RBM可构成的DBM,DBN等），autoencoder
芮芮杰·2022-03-13 07:31

拓端tecdat|python深度学习实现自编码器Autoencoder神经网络异常检测心电图ECG时间序列

这种神经网络被命名为自编码器Autoencoder。自编码器是非线性降维技术用于特征的无监督学习，它们可以学习比主成分分析效果更好的低维代码，作为降低数据维数的工具。
拓端研究室·2022-03-12 13:29

第8章 生成式深度学习

8.1用变分自编码器生成图像8.1.1自编码器自编码器是通过对输入X进行编码后得到一个低维的向量z，然后根据这个向量还原出输入X。通过对比
HHzdh·2022-03-08 07:11

GAN（对抗生成网络）原理及数学推导

参考课程：计算机视觉与深度学习北京邮电大学鲁鹏概述在所有生成模型中，GAN属于“密度函数未知，直接硬train”的那一类，和密度函数可定义的PixelRNN/CNN以及变分自编码器VAE有本质区别。
琦子k·2022-02-27 10:27

变分自编码器（VAE）直观理解and 数学推导

这两天在学习VAE相关的内容，感觉云里雾里emm…写个博客记录一下~内容借鉴并综合了以下带佬：变分自编码器VAE：原来是这么一回事半小时理解变分自编码器花式解释AutoEncoder与VAE-知乎(zhihu.com
琦子k·2022-02-27 10:57

毕业生基本资料

姓名吴文敏研究方向推荐系统工作单位Grab(Singapore)个人成果1.设计并开发广告反作弊策略，包含：协同作弊检测、IP聚类、基于AutoEncoder的异常检测。
山科智能信息处理实验室·2022-02-26 07:17

2021年CCF 恶意软件家族分类 单模型优秀方案分享

文章目录1.第一名wearefamily1.1数据探索1.1.1ASM文件探索1.1.2PE文件探索1.2数据降维-AutoEncoder1.3关键词抽取1.4模型构建1.5总结2.第二名Petrichor2.1
herosunly·2022-02-26 07:13

北大博士生提出CAE，下游任务泛化能力优于何恺明MAE

杨净发自凹非寺量子位|公众号QbitAI上回说道，何恺明时隔两年发一作论文，提出了一种视觉自监督学习新范式——用掩蔽自编码器MAE，为视觉大模型开路。
QbitAl·2022-02-25 07:07

北大博士生提出CAE，下游任务泛化能力优于何恺明MAE

何恺明时隔两年发一作论文，提出了一种视觉自监督学习新范式——用掩蔽自编码器MAE，为视觉大模型开路。这一次，北大博士生提出一个新方法CAE，在其下游任务中展现的泛化能力超过了MAE。
对白的算法屋·2022-02-23 21:00

论文回顾：U2-Net，由U-Net组成的U-Net

多年来，我们已经看到像Deeplab这样的自编码器模型被用于语义分割。在所有分割模型中，仍然有一个名字居于首位那就是U-Net。
·2022-02-21 09:58

【字典学习 autoencoder】k-Sparse Autoencoders

k-SparseAutoencodersAlirezaMakhzani,BrendanFreyDownload:PDF(Submittedon19Dec2013(v1),lastrevised22Mar2014(thisversion,v2))Recently,ithasbeenobservedthatwhenrepresentationsarelearntinawaythatencourages
hzyido·2022-02-16 05:57

自编码器和潜在空间插值2021-03-25

剪纸生成因为样本很少，使用GAN等生成模型行不通，为了能够产生新的图像，想到使用编码器，然后在潜空间插值看能否出现新的特征，附一张mnist的效果图能够看出来渐变emm，我也期望能从图1到图2渐变，中间出现新特征，然而失败了emmm图1图2同时为了比较不同编码器的效果，有大佬吧各种编码器都进行实验：http://www.360doc.com/content/21/0217/12/7673502_9
一只大南瓜·2022-02-13 23:49

变分自编码器（一）——基本原理简介

自编码器常用于数据压缩算法和特征提取算法包含EncoderandDecoder,若用和表示对应的映射为目标函数是为了拟合一个恒等函数变分自编码器如何将其变化成为自编码器的形式如何理解和如何保证采样出的Z
长安逸魂·2022-02-13 16:23

自编码器和GAN

自编码器是为了学习数据的压缩表示。
菜鸟瞎编·2022-02-13 08:32

python深度学习实现自编码器Autoencoder神经网络异常检测心电图ECG时间序列

这种神经网络被命名为自编码器_Autoencoder_。自编码器是_非线性_降_维_技术用于特征的无监督学习，它们可以学习比主成分分析效果更好的低维代码，作为降低数据维数的工具。
·2022-02-11 15:00

变分自编码器（一）：原来是这么一回事

姓名：任子琪学号：19021110610转载自：“科学空间”，原文链接：https://spaces.ac.cn/archives/5253【嵌牛导读】近年，变分编码器VAE（VariationalAuto-encoder）同GAN一样，成为无监督复杂概率分布学习的最流行的方法。VAE之所以流行，是因为它建立在标准函数逼近单元，即神经网络，此外它可以利用随机梯度下降进行优化。本文将解释重点介绍VA
21度七·2022-02-07 13:48

Variational Auto-encoder（VAE）变分自编码器

介绍VariationalAuto-encoder（VAE）变分自编码器，是无监督复杂概率分布学习的最流行的方法之一。VAE的最大特点是模仿自动编码机的学习预测机制，在可测函数之间进行编码、解码。
612twilight·2022-02-06 11:38

卷积自编码器中注意机制和使用线性模型进行超参数分析

新神经网络架构设计的最新进展之一是注意力模块的引入。首次出现在在NLP上的注意力背后的主要思想是为数据的重要部分添加权重。在卷积神经网络的情况下，第一个注意机制是在卷积块注意模型中提出的。其中注意机制分为两个部分:通道注意模块和空间注意模块。空间注意模块通过将图像分解为两个通道，即最大池化和跨通道的平均池化来创建特征空间的掩码。这一层是卷积层的输入，卷积层只应用一个保持与输入相同大小的滤波器。然后
·2022-01-31 10:03

论文阅读“Deep Clustering via Joint Convolutional Autoencoder Embedding and Relative Entropy Minimizat...

GhasediDizajiK,HerandiA,DengC,etal.Deepclusteringviajointconvolutionalautoencoderembeddingandrelativeentropyminimization[C]//ProceedingsoftheIEEEinternationalconferenceoncomputervision.2017:5736-5745.
掉了西红柿皮_Kee·2021-12-24 10:57

何恺明MAE大火之后，想梳理下视觉Transformer？这篇综述帮你梳理了100多个

先是何恺明等人用简单的掩蔽自编码器MAE证明了Transformer扩展到CV大模型的光明前景；紧接着，字节跳动又推出了部分指标超过MAE的新方法iBOT，将十几项视觉任务的SOTA又往前推了一步。
机器学习社区·2021-11-26 13:21

深度学习 | 寄己训练寄己 | 自编码器（4.5）

最近在恶补深度学习基础知识，以下为根据公众号“阿力阿哩哩”的《寄己训练寄己｜自编码器》而总结的内容。可以结合作者在哔哩大学的视频。
running snail szj·2021-11-14 10:00

Learning Memory-guided Normality for Anomaly Detection 模型介绍

如图所示，该模型为对传统卷积自编码器的优化，主要模块可分为三个部分：Encoder、MemoryModule和Decoder。Networkarchitectu
热衷泡茶的年轻人·2021-11-09 23:23

论文阅读笔记《Improving Unsupervised Defect Segmentation by Applying Structural Similarity To Autoencoders》

ImprovingUnsupervisedDefectSegmentationbyApplyingStructuralSimilarityToAutoencoders》代码实现：https://github.com/plutoyuxie/AutoEncoder-SSIM-for-unsupervised-anomaly-detection-Abastract
骊山道童·2021-11-02 17:20

解读顶会ICDE’21论文：利用DAEMON算法解决多维时序异常检测问题

摘要：该论文针对多维时序数据的异常检测问题，提出了基于GAN和AutoEncoder的深度神经网络算法，并取得了当前StateoftheArt(SOTA)的检测效果。
·2021-09-07 11:48

理解变分自编码器VAE

VAE的理解转述记录参考文章https://arxiv.org/pdf/1312.6114.pdfhttps://dfdazac.github.io/01-vae.htmlhttps://spaces.ac.cn/tag/vae/https://cloud.tencent.com/developer/article/1096650自编码模型，输入是数据X,经过网络生成中间变量，然后通过中间表示，再
水球喵·2021-06-24 02:25

Keras搭建自编码器操作

简介：传统机器学习任务任务很大程度上依赖于好的特征工程，但是特征工程往往耗时耗力，在视频、语音和视频中提取到有效特征就更难了，工程师必须在这些领域有非常深入的理解，并且需要使用专业算法提取这些数据的特征。深度学习则可以解决人工难以提取有效特征的问题，大大缓解机器学习模型对特征工程的依赖。深度学习在早期一度被认为是一种无监督的特征学习过程，模仿人脑对特征逐层抽象的过程。这其中两点很重要：一是无监督学
·2021-06-20 16:29

直观理解 VAE（译文）

文章既包括对VAE（VariationalAutoencoders，变分自编码器）的直观理解，也有详细的数学推导。很佩服作者用这种平实亲和的语言写科技博客的能力。
isl_qdu·2021-06-11 13:04

缺陷检测问题学习、总结和思考

方法上有两种思路使用GAN网络来生成数据使用OneClassClassification方法OneClassClassification相关方法One-classSVM方法用autoencoder、预训练的网络或者传统图像处理方法提取
Michael_5360·2021-06-09 19:05

Linear Autoencoder or PCA

1.数据降维考虑数据x1=[90,120,110,145]、x2=[93,105,98,130]、x3=[86,110,88,120]是三个学生的成绩。我们可以通过成绩总和sum(xi)来判断那个学生在学业方面更优秀。这是把4维数据放到1维上，并且使得数据可分。但是，我想依据后面3门课的成绩总和来判断学业情况。如果可分的话，计算量会少一些。PCA的降维做法类似于就是从4门课中选择3门课。不过选择的
看风景的人_21744·2021-06-06 16:01

2019-01-25 GAN专题

#生成器设计是基于AutoEncoder钉。
吟巧·2021-06-05 11:28

深度学习部分实验(粗略)

这次就先勉强看看吧在生成领域，自编码器是GAN的前身，今天用VAE在MNIST做了生成实验，图1是10个class到latentspace的投影，从投影就可以看出，同一类会尽量分在一起，说明latentspace
Neil-Yale·2021-05-27 20:12

生成模型应用——使用变分自编码器（VAE）控制人脸属性生成人脸图片

生成模型应用——使用变分自编码器（VAE）控制人脸属性生成人脸图片使用VAE生成人脸图片网络架构人脸重建生成新面孔采样技巧控制人脸属性潜在空间属性控制查找属性向量人脸属性编辑完整代码使用VAE生成人脸图片变分自编码器
盼小辉丶·2021-05-23 22:40

【自然语言处理系列】自编码器AE、变分自编码器VAE和条件变分自编码器CVAE

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱本文主要分享自编码器、变分自编码器和条件变分自编码器的相关知识以及在实际实践中的应用技巧，原创不易转载请注明出处，原稿获取请关注公众号
CHEONG_KG·2021-05-22 14:48

自编码器模型详解与实现（采用tensorflow2.x实现）

自编码器模型详解与实现（采用tensorflow2.x实现）使用自编码器学习潜变量编码器解码器构建自编码器从潜变量生成图像完整代码使用自编码器学习潜变量由于高维输入空间中有很多冗余，可以压缩成一些低维变量
盼小辉丶·2021-05-22 14:51

【字典 autoencoder】字典学习

DoubleSparsity:LearningSparseDictionariesforSparseSignalApproximation12-14是RonRubinstein,StudentMember,IEEE,MichaelZibulevsky,andMichaelElad,SeniorMember,IEEE.2010.2.10字典分两种，一种是隐性字典，implicitdictionary
hzyido·2021-05-18 23:39

谈谈Adversarial Autoencoders

GAN说白了就是对抗，VAE就是一种Autoencoder
加勒比海鲜王·2021-05-16 21:14

《GANs实战》学习笔记（二）第二章 自编码器生成模型入门

第二章自编码器生成模型入门1、生成模型简介-潜在空间-Latentspace如果有一定的深度学习基础，肯定会对“深度学习如何额获取图像中的原始像素并将其转化为类别的预测”这种操作不陌生。
xiaoyaolangwj·2021-05-08 11:17

百面机器学习｜第九章前向神经网络知识点(一)

深度前馈网络是一类网络模型的统称，有多层感知机、自编码器、限制玻尔兹曼机，以及卷积神经网络等。1、多层感知机与布尔函数多层感知机表
蓝白绛·2021-05-07 14:43

用自编码器进行图像去噪

在深度学习中，自编码器是非常有用的一种无监督学习模型。
宏伦工作室·2021-05-06 09:04

《GANs实战》学习笔记（一）第一章 GAN简介

目录：1、第一章GAN简介2、第二章自编码器生成模型入门3、第三章你的第一个GAN模型：生成手写数字4、第四章深度卷积生成对抗网络（DCGAN）5、第五章训练与普遍挑战：为成功而GAN6、第六章渐进式增长生成对抗网络
xiaoyaolangwj·2021-05-05 12:38

pytorch AutoEncoder 自编码

image.pngimage.png"""Viewmore,visitmytutorialpage:https://morvanzhou.github.io/tutorials/MyYoutubeChannel:https://www.youtube.com/user/MorvanZhouDependencies:torch:0.1.11matplotlibnumpy"""importtorchi
Do_More·2021-05-03 04:55
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