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Autoencoder自编码器
【2017CS231n】第十三讲：生成模型（PixelRNN/PixelCNN，变分
自编码器
，生成对抗网络）
一.有监督学习与无监督学习有监督学习我们都很熟悉了，我们有数据x和标签y，我们在有监督学习中学习到一个函数可以将数据x映射到标签y，标签可以有很多形式。典型的有监督学习有：分类问题中输入一张图片，输出图片的分类；目标检测中输入一张图片，输出目标物体的边框；语义分割中，给每个像素都打上标签。下面说一下无监督学习。1.1无监督学习无监督学习在我们只有一些没有标签的训练数据的情况下，学习数据中隐含的结构
金刚哥葫芦娃
·
2020-06-21 04:59
人工智能
自动编码器的Keras实现【转】
一、什么是
自编码器
（
Autoencoder
）“自编码”是一种数据压缩算法，其中压缩和解压缩功能是1）数据特定的，2）有损的，3）从例子中自动学习而不是由人工设计。
little_turtle_
·
2020-06-21 03:53
变分（图）
自编码器
不能直接应用于下游任务（GAE, VGAE, AE, VAE and SAE）
自编码器
是无监督学习领域中一个非常重要的工具。最近由于图神经网络的兴起，图
自编码器
得到了广泛的关注。
zyx423
·
2020-06-09 21:00
无监督机器学习学习笔记——极大似然估计、EM算法、聚类算法(K-means、DSCAN、层次聚类、AP）、降维（PCA、ICA、LDA）
目录条件概率的拓展极大似然估计EM(Expectation-Maximization)算法聚类算法K-means（约束簇）DSCAN（非约束簇）层次聚类（非约束簇）AP（非约束簇）总结矩阵降维稀疏
自编码器
XuZhiyu_
·
2020-06-06 23:00
学习笔记
聚类
算法
python
机器学习
人工智能
自编码器
AutoEncoder
，降噪
自编码器
DAE，稀疏
自编码器
SAE，变分
自编码器
VAE 简介
AutoEncoder
作为NN里的一类模型，采用无监督学习的方式对高维数据进行高效的特征提取和特征表示，并且在学术界和工业界都大放异彩。
Jerry_Jin
·
2020-05-13 17:00
【RL-GAN-Net】强化学习控制GAN网络，用于实时点云形状的补全。
自编码器
lll-GAN强化学习取得的效果？
小小何先生
·
2020-04-18 18:09
顶会期刊论文阅读笔记
深度学习之
autoencoder
深度学习之
autoencoder
1）autoencoderautoencoder是一种无监督的学习算法，他利用反向传播算法，让目标值等于输入值。如图所示：
Autoencoder
尝试学习一个的函数。
hzyido
·
2020-04-09 04:08
Tensorflow制作并用CNN训练自己的数据集
本人在学习完用MNIST数据集训练简单的MLP、
自编码器
、CNN后，想着自己能不能做一个数据集，并用卷积神经网络训练，所以在网上查了一下资料，发现可以使用标准的TFrecords格式。
caokai1073
·
2020-04-07 23:09
深度学习是什么
深蓝（1997年）李世石vsAlphaGo（2016年）AlphaGovsAlphaGoZero（2017年）一、什么是深度学习前馈神经网络二、正则化奥卡姆剃刀原则常用正则化三、优化存在问题优化方法四、
自编码器
栈式
自编码器
去噪
自编码器
五
雪山飞猪
·
2020-04-06 12:00
[MXnet] Neural Art
简介MXnet的Demo主要集中在基于CNN的各种网络结构在不同数据集上的实现和效果，也有一些RNN（LSTM）和
autoencoder
的部分。
ToeKnee
·
2020-04-06 02:28
keras_
Autoencoder
自编码
用keras构建
自编码器
的步骤
Ledestin
·
2020-04-05 08:27
学习笔记TF025:
自编码器
自编码器
(
AutoEncoder
)，用自身高阶特征编码自己。期望输入/输出一致，使用高阶特征重构自己。Hinton教授在Science发表文章《Reducingthedime
利炳根
·
2020-04-01 04:29
深度学习与神经网络:
AutoEncoder
自编码
今天让我们来看一下深度学习与神经网络里边的自编码.其实自编码严格来说不能算作是深度学习的内容,我们在之前的机器学习算法中也了解到自编码,并且我们会通过一个简单的例子来去说说自编码的理解.首先，我们听到自编码，一定会想到，
AutoEncoder
云时之间
·
2020-03-30 16:35
DL4J中文文档/Arbiter/层空间
层空间激活层空间[源码]
自编码器
层空间[源码]用于
自编码器
的层空间批量规一化空间[源码]用于批量规一化的层空间双向的[源码]双向层包装器。可以用同样的方式包装现有的层空间。
hello风一样的男子
·
2020-03-30 12:12
深度学习之
自编码器
AutoEncoder
（一）
https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/84968890一、从生成模型开始谈起1、什么是生成模型？概率统计层面：能够在给丁某一些隐含参数的条件下，随机生成观测数据的这样一种模型，称之为“生成模型”。它给观测值和比周数据系列制定一个连和概率分布机器学习层面：直接对数据进行建模，比如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样。在贝叶斯算法中，直接
古来圣贤皆寂寞
·
2020-03-27 16:00
用深度学习给黑白照片上色
Autoencoder
作为其中的一种就是。作为一种无监督学习的手段，
autoencoder
在维度灾难里为数据降维有着深远的意义。什么是
Autoencoder
呢？
氧化反应
·
2020-03-21 14:10
TensorFlow 实现
自编码器
自编码器
简介深度学习在早期一度被认为是一种无监督的特征学(UnsupervisedFeatureLearning),模仿人脑对特征逐层抽象提取的过程1.无监督学习：不需要对标注数据就可以对数据进行一定程度的学习
羽恒
·
2020-03-20 09:48
论文学习10“A survey on deep learning in medical image analysis”文章学习
文章首先介绍了近些年来深度学习领域的发展，包括CNN、DCNN、RNN以及一些无监督弱监督的方式，比如
自编码器
等。然后介绍医学影像不同领域的发展。首先，分类领域。
侯冠群
·
2020-03-20 02:55
基于无监督学习的
自编码器
实现
【基于无监督学习的
自编码器
实现】项
实验楼
·
2020-03-19 19:48
2017.5.7 工作总结
本周参考文章"LearningTemporalRegularityinVideoSequence"做了一些关于异常检测的实验实验方案通过对输入视频提取特征，利用
autoencoder
重建特征，根据重建误差来判断视频异常
kunzhao
·
2020-03-17 00:27
Improving Sample Efficiency In Model-Free Reinforcement Learning From Images 论文翻译
文章目录论文原文链接摘要INTRODUCTION相关工作背景剖析利用β\betaβ-变分
自编码器
进行状态表示学习的方法实验环境设置没有辅助任务的model-freeoff-policyRL应用β\betaβ
Lovelation
·
2020-03-15 23:42
深度强化学习
机器学习
深度学习
Semi-Supervised Multimodal Deep Learning for RGB-D Object Recognition
总体上看，这篇文章的主要贡献包含两块：网络使用AlexNet+
自编码器
进行预训练，该初始化方法的结果要优于AlexNet+ImageNet的初始化，作者解释原因为：AlexNet+
自编码器
的方法让网络学到了
Dorts
·
2020-03-15 20:47
变分推断与变分
自编码器
变分推断与变分
自编码器
作者：凯鲁嘎吉-博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/本文主要介绍变分
自编码器
(VariationalAuto-Encoder,VAE)及其推导过程
凯鲁嘎吉
·
2020-03-11 17:00
2020机器学习
自编码器
(
autoencoder
)（中)
compression-format.jpg卷积自编码输入是表示图像的数据，因此使用卷积自动编码器是不错选择，因为卷积适合处理空间上数据。卷积自动编码器就是由卷积层堆叠在一起结构，您用卷积层替换全连接层。卷积层与最大池层一起，将输入从宽（28×28图像）和深度为（单通道）通过一系列非线性变换为（稀疏空间为7×7图像）和深度（128通道）的矩阵。我们之前通常是使用PCA，而今天在深度学习中通常使用a
zidea
·
2020-03-07 18:21
2020机器学习
自编码器
(
autoencoder
)（上)
compression-format.jpg最近分享了GAN生成图片时候，在说到Generator如何自力更生不依赖Discriminator来生成图片时候我们提及了如何使用
autoencoder
来生成图片
zidea
·
2020-03-07 18:18
自编码器
AutoEnoder(AE)
转载请注明出处http://www.jianshu.com/p/dd0761a2fdfd作者：@贰拾贰画生
自编码器
（AE）与受限玻尔兹曼机（RBM）都可以用来对神经网络进行预训练（pre-training
贰拾贰画生
·
2020-03-06 22:44
TensorFlow实现
自编码器
image.png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)。
阿成9
·
2020-03-06 16:49
Automatic Scoring of Multiple Semantic Attributes With Multi-Task Feature Leverage: A Study on Pu...
为了架起这座桥梁，我们开发了三个多任务学习方法(MLT)：利用堆叠去噪
自编码器
和卷积神经网络的深度学习模型衍生的异构计算特征，手工生成的Haar-like和HOG特征，CT图像中肺结节的9个语义特征描述符
Manfestain
·
2020-03-05 12:56
VAE—变分
自编码器
变分
自编码器
———VAE1.概述2.基本数学公式(1)条件概率(2)推论(3)边缘概率公式(4)KL散度公式这一部分引用VAE（1）——从KL说起推导过程:可以参考[多变量高斯分布之间的KL散度（KLDivergence
是neinei啊
·
2020-03-05 01:22
深度学习中的自动编码器：TensorFlow示例
Autoencoder
如何工作？
人工智能Study
·
2020-02-28 20:24
从代码学AI——
AutoEncoder
本篇主要介绍自编码这一粗暴、有效的手段。自编码是一个很有趣的思路，很容易被理解和接受，它替代了传统的特征提取过程(深度学习实际上也是替代这个过程，只不过二者方法不一样)1.自编码采用的方式是先对源数据进行编码，即对元数据进行层层抽象2.之后再利用抽象的数据进行数据还原，之后对比还原后的数据和源数据的差异性(计算还原误差，或者通用的叫法是损失值)3.再针对损失值进行优化，使得还原后的损失尽量小。实际
Jerry_wl
·
2020-02-27 11:59
自编码器
参数初始化方法-Xavier initialization
我们在
自编码器
中会使用到一种参数初始化方法Xavierinitialization.下面我们就来介绍一下：XavierGlorot和YoshuaBengio在2010年提出了Xavier方法，这是一种很有效的神经网络的初始化方法
牛肉咖喱饭
·
2020-02-27 09:44
Stanford cs231n Assignment #1 (a) 实现KNN
好久没有好好学机器学习了，上学期写过的CNN,SVM,
自编码器
都已经生疏了。打算发愤图强了……已经看了cs231n的４个lecture了，可以完成第一个assignment了。
麦兜胖胖次
·
2020-02-25 15:24
使用CNN+ Auto-Encoder 实现无监督Sentence Embedding (代码基于Tensorflow)
本文完整的代码在这：
autoencoder
-sentence-similarity.py基本思路是，通过编码解码网络（有点类似微软之前提出的对偶学习），先对句子进行编码，然后进行解码，解码后的语句要和原来的句子尽可能的接近
祝威廉
·
2020-02-25 06:09
TensorFlow)变分
自编码器
实现
变分
自编码器
（VAEs）是学习低维数据表示的强大模型。TensorFlow的分发包提供了一种简单的方法来实现不同类型的VAE。
阿里云云栖号
·
2020-02-25 02:36
人工智能 -
自编码器
AutoEncoder
[2]
欢迎Follow我的GitHub，关注我的
自编码器
，使用稀疏的高阶特征重新组合，来重构自己，输入与输出一致。
SpikeKing
·
2020-02-22 04:16
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四） --
AutoEncoder
自动编码器
DeepLearning（深度学习）学习笔记整理系列之（四）--
AutoEncoder
自动编码器原文地址：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775524DeepLearning
hzyido
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2020-02-20 20:12
Jupyter介绍和使用 中文版
例如,
自编码器
notebook文本化编程Notebooks是DonaldKnu
DerekGrant
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2020-02-16 04:07
Word2Vector
Skip-Gram的实现逻辑类似于
自编码器
，模型的输出不是最终结果，隐层构成的向量才是所要的vector。
冯凯onmyway
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2020-02-12 01:25
AutoEncoder
自编码
AutoEncoder
是极为重要的一类神经网络，可用于优化搜索引擎，数据分类，语义识别等多种任务，本文开始学习这一神经网络1.准备数据和超参数importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvisionimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimp
地平线上的背影
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2020-02-09 08:26
《Scikit-Learn、Keras与TensorFlow机器学习实用指南（第二版）》第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练
TensorFlow自定义模型并训练第13章使用TensorFlow加载和预处理数据第14章使用卷积神经网络实现深度计算机视觉第15章使用RNN和CNN处理序列第16章使用RNN和注意力机制进行自然语言处理第17章使用
自编码器
和
SeanCheney
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2020-02-07 14:36
Auto-Encoder（
自编码器
）原理
1.无监督学习无监督学习和监督学习是机器学习的两个方向，监督学习主要适用于已经标注好的数据集（如mnist分类问题），无监督学习则是希望计算机完成复杂的标注任务，简单的解释就是——教机器自己学习，它常见的应用场景有：从庞大的样本集合中选出一些具有代表性的加以标注用于分类器的训练、将所有样本自动分为不同的类别，再由人类对这些类别进行标注、在无类别信息的情况下，寻找好的特征。2.Auto-Encode
赵代码
·
2020-02-06 21:00
《Scikit-Learn、Keras与TensorFlow机器学习实用指南（第二版）》第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据
TensorFlow自定义模型并训练第13章使用TensorFlow加载和预处理数据第14章使用卷积神经网络实现深度计算机视觉第15章使用RNN和CNN处理序列第16章使用RNN和注意力机制进行自然语言处理第17章使用
自编码器
和
SeanCheney
·
2020-02-02 19:02
《Scikit-Learn、Keras与TensorFlow机器学习实用指南（第二版）》第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型
TensorFlow自定义模型并训练第13章使用TensorFlow加载和预处理数据第14章使用卷积神经网络实现深度计算机视觉第15章使用RNN和CNN处理序列第16章使用RNN和注意力机制进行自然语言处理第17章使用
自编码器
和
SeanCheney
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2020-02-02 17:43
《Scikit-Learn、Keras与TensorFlow机器学习实用指南（第二版）》第17章 使用
自编码器
和GAN做表征学习和生成式学习
TensorFlow自定义模型并训练第13章使用TensorFlow加载和预处理数据第14章使用卷积神经网络实现深度计算机视觉第15章使用RNN和CNN处理序列第16章使用RNN和注意力机制进行自然语言处理第17章使用
自编码器
和
SeanCheney
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2020-02-02 07:38
《Scikit-Learn、Keras与TensorFlow机器学习实用指南（第二版）》第18章 强化学习
TensorFlow自定义模型并训练第13章使用TensorFlow加载和预处理数据第14章使用卷积神经网络实现深度计算机视觉第15章使用RNN和CNN处理序列第16章使用RNN和注意力机制进行自然语言处理第17章使用
自编码器
和
SeanCheney
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2020-02-02 03:10
《Scikit-Learn、Keras与TensorFlow机器学习实用指南（第二版）》第15章 使用RNN和CNN处理序列
TensorFlow自定义模型并训练第13章使用TensorFlow加载和预处理数据第14章使用卷积神经网络实现深度计算机视觉第15章使用RNN和CNN处理序列第16章使用RNN和注意力机制进行自然语言处理第17章使用
自编码器
和
SeanCheney
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2020-02-01 22:38
《Scikit-Learn、Keras与TensorFlow机器学习实用指南（第二版）》第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理
TensorFlow自定义模型并训练第13章使用TensorFlow加载和预处理数据第14章使用卷积神经网络实现深度计算机视觉第15章使用RNN和CNN处理序列第16章使用RNN和注意力机制进行自然语言处理第17章使用
自编码器
和
SeanCheney
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2020-02-01 19:50
【deep learning学习笔记】
Autoencoder
心里有个问题，
autoencoder
和RBM有什么区别和联系？又上网上找了些资料（前面转载那两篇），学习了一下。下面记一下笔记。1.
autoencoder
是多层神经网络，
hzyido
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2020-01-05 03:58
解密Deepfake(深度换脸)-基于
自编码器
的(Pytorch代码)换脸技术
前言还记得在2018月3月份火爆reddit的deepfake吗？将视频中的头换成另一个人的头像，虽然可能有些粗糙和模糊，但是在分辨率不要求很高的情况下可以达到以假乱真的效果。学习Python中有不明白推荐加入交流群号：864573496群里有志同道合的小伙伴，互帮互助，群里有不错的视频学习教程和PDF！举个栗子，如下图中将希拉里换成特朗普的一段演讲视频。另外还有实现川普和尼古拉脸相换：当然这只是
人生苦短丨我爱python
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2020-01-04 06:46
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