VAE

在TensorFlow中对比两大生成模型：VAE与GAN（附测试代码）

来源：机器之心本文长度为3071字，建议阅读6分钟本文在MNIST上对VAE和GAN这两类生成模型的性能进行了对比测试。
数据派THU·2020-08-25 01:22

简单的基于Tacotron2的中英文混语言合成, 包括code-switch和voice clone. 以及深入结构设计的探讨.

inference时间),下一步方向在哪里,如果想Expressive,靠谱的方法有什么经验吗,同时我尝试下混语言:expressive最简单用lookuptable就可以，不过需要标注，继续深化就是vae
ruclion·2020-08-24 10:52

那年一个人专门坐了20多个小时的火车跑去西湖看断桥残雪……

那年一个人专门坐了20多个小时的火车跑去西湖看断桥残雪……断桥残雪许嵩-Vae新歌+精选珍藏合辑江南夜色下的小桥屋檐读不懂塞北的荒野——断桥残雪唯愿夏有凉风冬有雪在北京初雪通行证还没办下来的时候，上海、
我她喵想害人·2020-08-24 06:38

音乐纯粹，爱V绝对『许嵩早期歌曲』

摇头~玩》4《晃晃悠悠》5《静夜思》6《安徒生不后悔》7《散场电影》8《糖风阵阵》9《花满楼》10《我的爱情也曾经过》11《秋千坠》12《乱乱唱》13《独坐》14《尘世美》15《有何不可》16《浅唱》Vae
MuSky_沐卿心·2020-08-24 04:55

花式解释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
SherlockLiao·2020-08-23 22:17

字符串格式化+字符串编码+深浅拷贝

一、字符串格式化的两种方法1、字符串的格式化：%d%f%s需要指定数据类型，且需要一一对应s="vae"d=32print("我叫%s,年龄%d"%(s,d))#我叫vae,年龄322、format是python
可爱丸学python·2020-08-23 02:17

许嵩，许嵩，还是许嵩

许嵩，Vae，唯爱伊。86年的，祖籍安徽合肥。安徽医科大学毕业生。血型A，金牛座。爱好的运动有:乒乓球、羽毛球。1986年5月14日，我好奇的查了查万年历，不查就算了，这一查着
光合_作用·2020-08-22 17:09

TensorFlow 2.0深度学习算法实战---第六章 神经网络

andthefieldistryingtoworkoutthereusableconstructsinthisstyle.Wehavesome:convolution,pooling,LSTM,GAN,VAE
安替-AnTi·2020-08-22 14:32

男女速变 —— GAN

这个效果明显比上一篇的VAE要好得多，全部代码在github/face_gan（StarredbyAttGAN作者），和VAE一样使用tensorflow和
一蓑烟雨任平生·2020-08-22 14:06

破解VAE的迷思

VAE生成的图像比较模糊，个中原因一直缺乏让人信服的解释。经常有人聚焦在KL损失上，而笔者认为本质上这是一个工程问题。至于为什么GAN生成的图像不模糊，请参考VAE的哲学，GAN的哲学。
一蓑烟雨任平生·2020-08-22 14:03

AI生成模型之人脸变换

当时就有两个思路：一是使用VAE，操作属性向量二是直接在损失里面加一个性别变化的目标另外，不使用像素的L2距离做损失，而是使用一个人脸识别网络。
一蓑烟雨任平生·2020-08-22 14:03

人脸生成黑科技：使用VAE网络实现人脸生成

上一节我们描述了VAE网络的数学原理，特别强调了它能把输入数据隐射到一个区域内，这种特性带来一个特点是，如果将两个不同数据输入网络得到两个区间，这两个区间要是有重合的话，我们在重合的区域内取一点让解码器进行还原
tyler_download·2020-08-22 13:26

NLP（二）文本生成 --VAE与GAN模型和迁移学习

NLP（二）文本生成--VAE与GAN模型和迁移学习VAE与GAN模型和迁移学习1.AutoEncoder自编码器1.1结构1.2核心思想1.3损失函数1.4DenoisingAutoEncoder(降噪自编码器
布拉拉巴卜拉·2020-08-22 13:26

【DL笔记】变分自编码器VAE详解

前言作为一个坚守9年的V迷，谈VAE还是很兴奋的，虽然这次谈的是VariationalAutoEncoder（变分自编码）。
roguesir·2020-08-22 13:57

QQ音乐三巨头之首，请让我再爱你一次。

许嵩在安徽医科大学读大二时，就开始自学作曲、编曲、录音、混音等一系列技能，一开始还只是做些翻唱以及录制一些非正式的demo，以“vae”的名字传到网上。
水水姐姐·2020-08-22 12:17

Pytorch之GAN实战

AE,VAE原理原理（encoder-neck-reconstruct,降维）自动编码机Auto-Encoder(AE)由两部分encoder和decoder组成，encoder输入x数据，输出潜在变量
Hero13146688·2020-08-22 11:59

人脸属性变换 —— VAE

言归正传，以上人脸转换是通过如下过程得到：使用CelebA数据集训练一个VAE使用第一步得到的VAE对训练集计算出属性向量，比如把所有男性人脸图片输入encoder，算出一个平均值，再把所有女性人脸输入
一蓑烟雨任平生·2020-08-22 11:01

人脸生成黑科技：实现人脸转变特效,让人脸自动戴墨镜

上一节我们通过VAE网络完成了人脸生成效果。VAE网络一个特性是会把人脸编码成一个含有200个分量的向量，反过来说在特定分布范围内的含有200个分量的向量就对应一张人脸。
tyler_download·2020-08-22 11:42

许嵩:愿化浮萍泛岁月涟漪

十年前，一个名叫Vae的年青人开始在自己的个人网站上传歌曲。这个唱歌青涩作品却很“有意思”的年青人逐渐受到人们的关注。这个人便是许嵩。
李月牙·2020-08-21 12:42

tf.keras.layers.Lambda()——匿名函数层解析

在我们需要完成一些简单的操作(例如VAE中的重采样)的情况下，Lambda层再适合不过了。
InceptionZ·2020-08-19 05:05

pytorch + visdom AutoEncode 和 VAE(Variational Autoencoder) 处理 手写数字数据集（MNIST）

环境系统：win10cpu：i7-6700HQgpu：gtx965mpython:3.6pytorch：0.3数据使用mnist，使用方法前面文章有。train_dataset=datasets.MNIST('./mnist',True,transforms.ToTensor(),download=False)train_loader=DataLoader(train_dataset,BATCH_
泛泛之素·2020-08-19 04:44

左右互搏:生成型对抗性网络的强大威力

它与上一节介绍的VAE也就是编解码网络一样，擅长于图像构造，然而它的功能比VAE要强大不少，我们现在时常听到AI合成网络主播，类似功能的实现绝大多数都基于我们这次要探讨的对抗性网络。
tyler_download·2020-08-18 22:04

Vue学习笔记二：v-cloak，v-text，v-html的使用

HTMLv-text：以属性方式使用插值表达式v-cloak和v-text的区别v-html:解决html展示问题越来越感觉，Vue学起来很有意思v-cloak：解决插值表达式闪烁问题先来写一个HTML，如下Vae
dengtangda9444·2020-08-18 20:35

[解读] Deep Unsupervised Clustering with Clustered Generator Model

链接:https://arxiv.org/abs/1911.08459v1本文研究在深度生成网络中嵌入类别隐变量从而实现无监督聚类学习生成模型.相关的工作Conditional-VAE(CVAE)[23
天在那边·2020-08-18 17:59

深度学习（生成式模型GMVAE）——deep unsupervised clustering with gaussian mixture variational autoencoders

reconstructiontermconditionalpriortermw-priortermz-priortermGMVAE的结构前言我将看过的论文建了一个github库，方便各位阅读地址传统的VAE
菜到怀疑人生·2020-08-17 22:26

基于变分自编码器（VAE）利用重建概率的异常检测

本文为博主翻译自：Jinwon的VariationalAutoencoderbasedAnomalyDetectionusingReconstructionProbability，如侵立删http://dm.snu.ac.kr/static/docs/TR/SNUDM-TR-2015-03.pdf摘要我们提出了一种利用变分自动编码器重构概率的异常检测方法。重建概率是一种考虑变量分布变异性的概率度量
weixin_30852419·2020-08-17 16:35

Autoencorder理解(7):Variational Autoencoder

以下将分为6个部分介绍:vae结构框架vae与ae区别提及一下为什么要采样如何优化vae应用vae生成/抽象看待vae学习1.框架:先来看一下VAE的结构框架,并先预告一下结论:VAE包括encoder
Alanyannick·2020-08-17 15:22

【DL笔记】变分自编码——VAE详解

更新时间：2018-07-29前言作为一个坚守9年的V迷，谈VAE还是很兴奋的，虽然这次谈的是VariationalAutoEncoder（变分自编码）。
roguesir·2020-08-17 14:23

CVAE(条件自编码) Condition GAN (条件GAN) 和 VAE-GAN模型之间的区别之Condition GANs

使用fashion-mnist训练数据集，测试样本的标签使用的是前batch_size个图像所对应的标签#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2019/3/1020:52#@Author:YYLin#@Email:854280599@qq.comimportosimporttimeimporttensorflowastfimportnumpyasnpfromopsimport*fro
YYLin-AI·2020-08-17 14:41

CVAE(条件自编码) Condition GAN (条件GAN) 和 VAE-GAN模型之间的区别之相关文件

第一个文件是用于定义网络中需要使用的各种参数关于卷积和反置卷积相关的图像详细信息可以参考github上的DCGAN中如何设置模型importmathimportnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.python.frameworkimportopsfromutilsimport*if"concat_v2"indir(tf):defconcat(te
YYLin-AI·2020-08-17 14:10

几种AutoEncoder原理

文章目录1.经典AutoEncoder2.DenoisingAutoEncoder3.SparseAutoEncoder4.VAE5.卷积AutoEncoder1.经典AutoEncoderRef:ReducingtheDimensionalityofDatawithNeuralNetworks
leida_wt·2020-08-17 13:44

把 WaveGlow 拆开来看

WaveNetWaveGlow基础知识代码解读损失函数参考资料本来要学习WaveGlow，但是越看越晕，很多博客又绕出了很多新的概念，即基于流的生成式网络Glow，以及那些不是基于流的生成网络的介绍如GAN和VAE
Yee_Ko·2020-08-17 12:07

python深度学习---生成式对抗网络（GAN）

生成式对抗网络（GAN，generativeadversarialnetwork）由Goodfellow等人于2014年提出，它可以替代VAE来学习图像的潜在空间。'''
SunChao3555·2020-08-17 11:03

GAN(生成式对抗网络)通过CIFAR-10实例理解

大数据实验学习打卡第N次记录一、什么是GAN（生成式对抗网络）生成式对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork）是由Goodfellow等人于2014年提出的，它可以替代VAE来学习图像的潜在空间
咕嘟咕嘟怪·2020-08-17 10:10

VAE逻辑整理及VAE在异常检测中的小实验（附代码）

VAE逻辑整理及VAE在异常检测中的小实验（附代码）Variance和controlvariate两种常见的分类器相应代码Minst数据集的训练和重构KDD99数据 本文主要讲解一下整个VAE变分推理在实践当中的逻辑
填2·2020-08-17 02:14

android 之自定义键盘 实现动态效果

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山水有相逢-马哥哥·2020-08-16 14:28

变分自动编码器（VAE）

VAE(VariationalAutoencoder)的原理Kingma,DiederikP.,andMaxWelling."Auto-encodingvariationalbayes."
TaoTaoFu·2020-08-16 05:29

VAE详解

VAE原理首先就是VAE的原理部分了，VAE的目的就是将训练的时候将输入映射到latentvector，然后再将latentvector映射到一个高斯分布上面去从而得到z，再将得到的z通过decoder
Lorenly·2020-08-16 00:52

【GNN五大类 VGAE】（变分图自编码器）：Variational Graph Auto-Encoders

论文VariationalGraphAuto-Encoders利用变分自编码器完成图重构转载阿泽的学习笔记目录1.Introduction2.VGAE2.1VAE2.2VGAE2.3GAE3.Experiment4
静静和大白·2020-08-15 23:46

VAE的原理和代码实现

VAE的原理和代码实现重要参考：https://spaces.ac.cn/archives/5253https://www.jianshu.com/p/ff28eef92fa1完整代码：https://
Zero_to_zero1234·2020-08-15 08:48

《A Deep Generative Framework for Paraphrase Generation》论文笔记--方法

概述Ourframeworkusesavariationalautoencoder(VAE)asagenerativemodelforparaphrasegeneration.IncontrasttothestandardVAE
修改资料-昵称·2020-08-14 21:01

随笔感触更新——论文/阅读书籍有感

朴素想法EM，VAE+GAN（数据挖掘概率学习）拒绝接受为什么我们有拖延深度学习顶刊论文阅读科研思想做的什么怎么做为什么这么做whathowwhyHehe——伟大的想法都是出自普通的想法。
少年初心·2020-08-14 15:25

Tensorflow2.0：变分自编码器

VAE的核心思想VAE认为，对于任何样本数据，可以认为是一定数量的特征组合在一起，是该组合决定了这个样本数据。对于每一个特征来说，其特征值并非固定
DocPark·2020-08-12 14:12

变分自编码器（一）：原来是这么一回事

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。
happyGirl122·2020-08-12 14:36

变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）在TensorFlow中实现

变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）是复杂分布上无监督学习最具前景的两类方法。本文中，作者在MNIST上对这两类生成模型的性能进行了对比测试。
Charles_yy·2020-08-12 14:46

(TensorFlow)变分自编码器实现

TensorFlow的分发包提供了一种简单的方法来实现不同类型的VAE。在这篇文章中，我将引导你完成在MNIST上训练简单VAE的步骤，主要侧重于实战。
weixin_33701564·2020-08-12 14:05

Pytorch入门之VAE

关于自编码器的原理见另一篇博客：编码器AE&VAE这里谈谈对于变分自编码器（Variationalauto-encoder）即VAE的实现。1.稀疏编码首先介绍一下“稀疏编码”这一概念。
weixin_30522183·2020-08-12 13:31

pytorch实现autoencoder

关于autoencoder的内容简介可以参考这一篇博客，可以说写的是十分详细了https://sherlockliao.github.io/2017/06/24/vae/盗图一张，自动编码器讲述的是对于一副输入的图像
YongjieShi·2020-08-12 13:34

预训练生成模型：结合VAE与BERT/GPT-2提高文本生成效果

论文标题：Optimus:OrganizingSentencesviaPre-trainedModelingofaLatentSpace论文作者：ChunyuanLi,XiangGao,YuanLi,XiujunLi,BaolinPeng,YizheZhang,JianfengGao论文链接：https://arxiv.org/abs/2004.04092代码链接：https://github.c
PaperWeekly·2020-08-11 16:16

Householder Flow

HouseholderFlow变分自动编码器(VAE)是可扩展的、强大的生成模型。然而，变分后验的选择决定了VAE的可操作性和灵活性。一般来说，潜变量是用一个对角协方差矩阵的正态分布建模的。
风吹草地现牛羊的马·2020-08-10 18:04
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