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VAE
【图神经网络】基于图的生成模型
参考文献[1]生成模型
VAE
、GAN和基于流的模型详细对比[2]基于流的生成模型-Flowbasedgenerativemodels[3][读论文ICLR2020]GraphAF:基于流的分子图生成自回归模型
一穷二白到年薪百万
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2022-11-20 10:37
图机器学习
神经网络
人工智能
深度学习
BEIT: BERT Pre-Training of Image Transformers(图像Transformer的BERT预训练)
2.1.2VisualToken2.2BackboneNetwork:ImageTransformer2.3预训练BEiT:MaskedImageModeling2.4FromthePerspectiveofVAE(从
VAE
AcceptGo
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2022-11-20 04:14
Transformer
深度学习
transformer
bert
深度学习
李沐论文精读系列五:DALL·E2(生成模型串讲,从GANs、VE/
VAE
/VQ-
VAE
/DALL·E到扩散模型DDPM/ADM)
文章目录一、前言1.1DALL·E简介1.2DALL·E2简介1.3文生图模型进展二、引言2.1摘要2.2引言&模型结构三、算法铺垫3.1GANs3.2AE3.3DAE/MAE3.4变分自编码器
VAE
3.5VQ-
VAE
神洛华
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2022-11-19 18:50
CV
论文
计算机视觉
图像生成
论文
diffusion model原理和算法伪代码
文章目录Diffusionmodel前置数学知识
VAE
和多层
VAE
回顾1.单层
VAE
的原理2.多层
VAE
的原理Diffusionmodel扩散过程(DiffusionProcess)逆扩散过程(ReverseProcess
长星照耀十三州府_
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2022-11-19 12:35
视频编码
计算机视觉
论文笔记
算法
机器学习
python
2019年上半年收集到的人工智能卷积神经网络干货文章
CNN,GAN,AE和
VAE
概述理解卷积神经网络?看这篇论文就够了深度卷积神经网络的高级主题卷积神经网络的特征是如何学习的?教你如何运用可视化理解卷积神经网络(CNNs)的指南空洞卷积(Dil
coipq4549972
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2022-11-19 06:15
【机器学习】高斯混合模型详解
学习高斯混合模型主要是因为在学习生成模
VAE
的过程中有许多不理解的地方,经过学习发现很多前置知识都是来源于高斯混合模型和EM算法,因此需要掌握高斯混合模型和EM算法。
一穷二白到年薪百万
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2022-11-19 01:53
机器学习
机器学习
人工智能
算法
Diffusion Models - 扩散模型(一)
常见的生成模型(GenerativeModels)如GAN、
VAE
和基于流(Flow-based)的模型。他们在生成高质量样本方面取得了巨大成功,但每个都有其自身的局限性。
Redflashing
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2022-11-19 01:15
Deep
Learning深度学习笔记
人工智能
机器学习
深度学习
【PyTorch学习笔记】7.自编码器
文章目录47.Auto-Encoder介绍48.Auto-Encoder变种49.VariationalAuto-Encoder引入50.变分自编码器
VAE
51.实战51.1AE51.2
VAE
根据龙良曲
贪钱算法还我头发
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2022-11-15 11:17
AI
#
Deep
Learning
神经网络
深度学习
python
自编码器
pytorch
VAE
(Variational Autoencoder)的原理
本篇博客转载自:
VAE
(VariationalAutoencoder)的原理OpenAI实习生讲解变分自编码机以上两篇文章翻译自KevinFrans的英文博客.英文原文:VariationalAutoencodersExplained
时光杂货店
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2022-11-14 09:40
变分自编码器
VAE
讲解
推导
变分自编码器
自编码器(AutoEncoder)和变分自编码器(
VAE
)--(1)
在这些深度生成模型中,有两个类别脱颖而出,值得特别关注:生成对抗网络(GAN)和变分自编码器(
VAE
)。当然这两类网络也不仅用于生成任务,还能用于约束隐空间变量等等。相比于GAN,个人感觉
Irving_HE
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2022-11-14 09:10
神经网络
机器学习
深度学习
简单理解Autoencoder(AE)、Variational AutoEncoder(
VAE
)、Graph Autoencoder(GAE)和VGAE
首先是自动编码器和图自动编码器。自动编码器的主要作用是学习一个东西的主要特征,从高维编码到低维,再从低维解码到高维。衡量编码和解码的好坏就是重构损失,也就是看原始向量和重构向量像不像,一般用交叉熵或者均方误差来衡量损失。而图自动编码器主要是用来学习图的主要特征,更具体来讲是学习每个节点的主要特征。在编码阶段,AE是用全连接层或者卷积层,GAE一般使用的是GCN进行编码,输入是邻接矩阵和节点的特征矩
Fwindyy
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2022-11-14 09:39
深度学习
深度学习
神经网络
数据挖掘
花式解释AutoEncoder与
VAE
【转】
https://www.jianshu.com/p/78f91e8aafed什么是自动编码器自动编码器(AutoEncoder)最开始作为一种数据的压缩方法,其特点有:1)跟数据相关程度很高,这意味着自动编码器只能压缩与训练数据相似的数据,这个其实比较显然,因为使用神经网络提取的特征一般是高度相关于原始的训练集,使用人脸训练出来的自动编码器在压缩自然界动物的图片是表现就会比较差,因为它只学习到了人
weixin_42278939
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2022-11-14 09:09
【机器学习】无监督学习Autoencoder和
VAE
众所周知,机器学习的训练数据之所以非常昂贵,是因为需要大量人工标注数据。autoencoder可以输入数据和输出数据维度相同,这样测试数据匹配时和训练数据的输出端直接匹配,从而实现无监督训练的效果。并且,autoencoder可以起到降维作用,虽然输入输出端维度相同,但中间层可以维度很小,从而起到降维作用,形成数据的一个浓缩表示。可以用autoencoder做Pretraining,对难以训练的深
weixin_30516243
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2022-11-14 09:38
人工智能
python
Variational AutoEncoder(
VAE
)变分自编码器
【本文转载自博客】:解析VariationalAutoEncoder(
VAE
):https://www.jianshu.com/p/ffd493e10751文章目录1.模型总览1.1AutoEncoder1.2VariationalAutoEncoder2
酒酿小圆子~
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2022-11-14 09:08
机器学习
&
深度学习
docker
json
python
torch09:variational_autoencoder(
VAE
)--MNIST和自己数据集
MachineLP的Github(欢迎follow):https://github.com/MachineLPMachineLP的博客目录:小鹏的博客目录本小节使用torch搭建
VAE
模型,训练和测试:
MachineLP
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2022-11-14 09:08
机器学习
Deep
learning
torch练习汇总
torch
torch实现VAE
VAE
variational
autoencoder
AutoEncoder与
VAE
什么是自动编码器自动编码器(AutoEncoder)最开始作为一种数据的压缩方法,其特点有:1)跟数据相关程度很高,这意味着自动编码器只能压缩与训练数据相似的数据,这个其实比较显然,因为使用神经网络提取的特征一般是高度相关于原始的训练集,使用人脸训练出来的自动编码器在压缩自然界动物的图片是表现就会比较差,因为它只学习到了人脸的特征,而没有能够学习到自然界图片的特征;2)压缩后数据是有损的,这是因为
愚昧之山绝望之谷开悟之坡
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2022-11-14 09:04
NLP基础知识
PP/TF/PT
深度学习
神经网络
自然语言处理
从Autoencoder到
VAE
及其变体
博文1:《FromAutoencodertoBeta-
VAE
》链接博文2:《干货|你的KL散度vanish了吗?》
RaymondLove~
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2022-11-14 09:02
自编码器
VAE
变分自编码器
VQ-VAE
VQ-VAE2
8月5日Pytorch笔记——AutoEncoder、
VAE
文章目录前言一、AutoEncoder1、Lossfunctionforbinaryinputs2、Sample()isnotdifferentiable二、VariationalAutoencoders前言本文为8月5日Pytorch笔记,分为两个章节:AutoEncoder;VariationalAutoencoders。一、AutoEncoder1、Lossfunctionforbinary
Ashen_0nee
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2022-11-14 09:31
pytorch
深度学习
机器学习
AutoEncoder和
VAE
文章目录一、AutoEncoder(自编码器)二、De-noisingAutoEncoder三、AE的其他应用四、
VAE
一、AutoEncoder(自编码器)AE是一种左右几乎对称的网络模型(之所以说几乎是因为也可以不需要完全对称
圆月弯刀鞘
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2022-11-14 09:01
机器学习
人工智能
深度学习
Deep Generative Model1--
VAE
1.
VAE
(Variationalauto-encoder)首先我们思考一下,为什么我们需要
VAE
?或者说Auto-encoder有什么问题?
胡小白的数据科学之路
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2022-11-12 11:49
Deep
Learning
深度学习
人工智能
[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-19 (Deep Generative Model-part 2:深度生成模型-part 2)
用
VAE
,从codespace上去sample一个code,能得到一个比较好的image,而autoencoder可能得不到。
holeung
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2022-11-12 11:42
机器学习
机器学习入门
机器学习
深度生成模型
生成学习
[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-20 (Deep Generative Model-part 3:深度生成模型-part 3)
[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-20(DeepGenerativeModel-part3:深度生成模型-part3)PDFVIDEO上接part2,
VAE
从来没有去学习产生一张看起来能以假乱真的image
holeung
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2022-11-12 11:42
机器学习
机器学习入门
机器学习
深度学习
PaperWeekly 第二十七期 |
VAE
for NLP
引言提及GenerativeModels,VariationalAutoencoder(
VAE
)和GAN可以说是两座大山头。
weixin_34380948
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2022-11-10 12:28
人工智能
计算机视觉 Computer Vision Chaper14 图像生成
MLE变分子编码器
VAE
绿色部分其实就是图像的压缩。保存了图像的大部分信息。如果我们自己随便写一个向
大叔爱学习.
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2022-10-31 10:29
计算机视觉CV
计算机视觉
人工智能
图像识别
通俗理解DDPM:生成扩散模型
说到生成模型,
VAE
、GAN可谓是“如雷贯耳”,此外,还有一些比较小众的选择,如flow模型、VQ-
VAE
等,也颇有人气,尤其是VQ-
VAE
及其变体VQ-GAN,近期已经逐渐发展到“图像的Tokenizer
nocol.
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2022-10-27 17:29
自然语言处理
人工智能
计算机视觉
降维算法总导图
保留局部性质:基于重建权重(局部线性嵌入LLE),邻接图,基于切空间;保留全局空间:基于距离保持(基于欧氏距离MDS,基于测地线距离ISOMAP),基于核(核主成分分析KPCA)、基于神经网络(多层自动编码器
VAE
小粒子学code
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2022-10-24 07:21
机器学习
数据分析
近邻算法
算法
生成模型
VAE
、GAN和基于流的模型详细对比
在IanGoodfellow和其他研究人员在一篇论文中介绍生成对抗网络两年后,YannLeCun称对抗训练是“过去十年里ML最有趣的想法”。尽管GANs很有趣,也很有前途,但它只是生成模型家族的一部分,是从完全不同的角度解决传统AI问题,在本文中我们将对比常见的三种生成模型。生成算法当我们想到机器学习时,首先想到的可能是鉴别算法。判别模型是根据输入数据的特征对其标签或类别进行预测,是所有分类和预测
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2022-10-04 11:21
(pytorch进阶之路)DDPM回顾及Autoregressive diffuision model
arxiv.org/pdf/2006.11239v2.pdfDDPM分为扩散过程和逆扩散过程扩散过程扩散过程是确定性的,x0到xt逐步添加噪声是没有需要训练的参数,是不可训练的固定的马尔科夫链过程,这和
VAE
likeGhee
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2022-09-21 10:20
pytorch学习
pytorch
深度学习
机器学习
从DDPM到GLIDE:基于扩散模型的图像生成算法进展
GLIDE并非基于对抗生成网络或是VQ-
VAE
类模型所设计,而是采用了一种新的图像生成范式-扩散模型(DiffusionModel)。
深兰深延AI
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2022-09-20 07:19
目标检测
智能监控
算法
深度学习
计算机视觉
使用基于LSTM的变分自编码器对股票序列数据进行降噪并重构
考虑到针对股票市场的噪音特性,我们尝试使用变分自编码器(
VAE
)对价格数据进行重构,并且考虑到股票数据的时序性,我们在自编码器网络中加入LSTM网络提升表现。
weixin_47178719
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2022-09-06 19:40
python
深度学习
lstm
AIOps探索:基于
VAE
模型的周期性KPI异常检测方法——
VAE
异常检测
AIOps探索:基于
VAE
模型的周期性KPI异常检测方法from:jinjinlin.com作者:林锦进前言在智能运维领域中,由于缺少异常样本,有监督方法的使用场景受限。
weixin_33923762
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2022-09-06 19:09
运维
人工智能
python
变分自编码器
VAE
详解
VAE
的讲解网络的逻辑输入和输出这是我为了更加清晰的介绍流程图而设定的(不知专业的词哈) 首先,对于一批数据来说,生成模型的目标就是学习得到一个分布P(X)P(X)P(X),使得该分布和数据的真是分布
kingfoulin
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2022-09-06 19:05
生成模型
机器学习
深度学习
VAE
的原理+直观理解+公式推导+去噪+异常检测
1、
VAE
原理的直观理解使用(
VAE
)生成建模,理解可变自动编码器背后的数学原理一般设先验分布为标准正态分布,但是也可以是其他分布。
cloudless_sky
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2022-09-06 19:03
研究生机器学习
VAE
异常检测
时间序列
变分自动编码器
单指标时间序列异常检测——基于重构概率的变分自编码(
VAE
)代码实现(详细解释)
1.编写目的不少论文都是基于
VAE
完成的异常检测,比如Donut、Bagel。
smile-yan
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2022-09-06 19:31
异常检测
重构
深度学习
tensorflow
使用扩散模型从文本生成图像
1代的DALLE使用VQ-
VAE
的改进版,2代的DALLE2通过使用扩散模型将图片的生成提升到了一个新的高度,但是由于其计算量很大而且没有开源,我们普通用户并没有办法使用,但是StableDiffusion
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2022-09-04 13:09
视频生成无需GAN、
VAE
,谷歌用扩散模型联合训练视频、图像,实现新SOTA
先前关于视频生成的工作通常采用诸如GAN、
VAE
、基于流的模型。在视频生成领域,研究的一个重要里程碑是生成时间相干的高保真视频。来自谷歌的研究者通过提出一个视频生成扩散模型来实现
数据派THU
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2022-08-27 07:05
python
计算机视觉
机器学习
人工智能
深度学习
深度学习(九) GAN 生成对抗网络 理论部分
GAN生成对抗网络理论部分前言一、PixelRNN1.图片的生成模型2.PixelRNN3.PixelCNN二、
VAE
(VariationalAutoencoder)1.
VAE
的优缺点2.KL散度3.隐变量与隐变量模型
Ali forever
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2022-08-24 07:54
深度学习
生成对抗网络
人工智能
在表格数据集上训练变分自编码器 (
VAE
)示例
变分自编码器(
VAE
)是在图像数据应用中被提出,但
VAE
不仅可以应用在图像中。
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2022-08-04 11:03
深度解析:什么是Diffusion Model?
目前为止,基于GAN生成模型,基于
VAE
的生成模型,以及基于flow的生成模型它们都可以生成较高质量的样本,但每种方法都有其局限性。
PaperWeekly
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2022-07-28 17:05
python
计算机视觉
神经网络
机器学习
人工智能
生成扩散模型漫谈:DDPM = 自回归式
VAE
在该文章中,我们还指出DDPM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
PaperWeekly
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2022-07-15 10:01
机器学习
人工智能
深度学习
计算机视觉
神经网络
一文搞懂变分自编码器(
VAE
, CVAE)
变分自编码,英文是VariationalAutoEncoder,简称
VAE
。它是包含隐变量的一种模型变分自编码器与对抗生成网络类似,均是为了解决数据生成问题而生的。
晓柒NLP与药物设计
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2022-07-12 13:19
变分自编码器(
VAE
)
在本篇文章中,我将从变分自编码器的来源出发,从两个角度分别引出其网络和目标函数
VAE
的思想来源如果我们有一批样本,然后想生成一个新样本,我们应该怎么做呢?
孤独腹地
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2022-07-10 07:08
机器学习
深度学习
机器学习
概率论
深度学习
变分自编码器
VAE
【学习笔记-李宏毅】GAN(生成对抗网络)全系列(一)
VAE
(VariationalAuto-encoder)2.CGAN,ConditionalGenerationbyGAN2.1discriminator的架构改进2.2StackGAN2.3Image-to-image2.4S
iioSnail
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2022-07-09 14:54
机器学习
学习
生成对抗网络
人工智能
【
VAE
-1】——
VAE
教程阅读
本文为
VAE
原作者DiederikP.Kingma在Arxiv上的一篇解读AnIntroductiontoVariationalAutoencoders的阅读记录。
临淮郡人
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2022-07-08 07:35
基础深度模型学习
机器学习
深度学习
人工智能
论文阅读“Multi-
VAE
: Learning Disentangled View-common and View-peculiar Visual Representations for MvC”
XuJ,RenY,TangH,etal.Multi-
VAE
:Learningdisentangledview-commonandview-peculiarvisualrepresentationsformulti-viewclustering
掉了西红柿皮_Kee
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2022-07-05 18:56
深度生成网络模型介绍:
VAE
GAN
VAE
-GAN 附pytorch 代码
深度生成模型介绍摘要
VAE
介绍GANVAE-GAN我对论文的理解代码摘要本文主要介绍了
VAE
,GAN以及对论文Autoencodingbeyondpixelsusingalearnedsimilaritymetrichere
失败人生自救指南
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2022-06-29 16:23
深度学习
python
pytorch
生成模型——PixelRNN、PixelCNN、变分自编码器
VAE
和生成式对抗网络GAN
生成模型——PixelRNN、PixelCNN、变分自编码器
VAE
和生成式对抗网络GAN之前我们已经讲了很多的监督学习的网络模型——有数据集x和标签集y,我们找到一个函数或一种关系,可以完成从x到y的映射
weixin_45268911
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2022-06-15 07:54
计算机视觉
网络
算法
MAE同期工作,MSRA新作SimMiM:掩码图像建模,赶在内卷前的新方向!
我们简单化了最近提出的相关方法,不需要特别的设计需要,例如通过离散
VAE
或聚类的块掩码和令牌化。为了调查是什么使得掩码
烧技湾
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2022-06-14 10:05
Computer
Vision
人工智能
深度学习
机器学习
不会编程的厨子不是好歌手,音乐才子许嵩竟然是程序员
688ccc8adb5a78939fb95d8d643ece65_1652703078300004.jpg毕业于安徽医科大学管理系的许嵩,2006年初以笔名
Vae
在网上发布了一些自己用简单的音乐设备录制的音乐作品开始受到网友关注
编程狮W3Cschool
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2022-05-16 21:52
对抗网络之PG-GAN,无条件下生成更真实的人脸图像[3]
当然作为当前最有竞争力的生成模型,相对于
VAE
,GAN虽然不稳定,相对于PixelCNN,GAN虽然没有提供明确的like
happyGirl122
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2022-05-13 07:35
深度学习
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