VAE

第一次遇到自己的作品被人抄袭了

要不是因为看到@苏凉萱Vae发的被加精微博，我都不知道这件事。咦，这内容好熟悉啊，不是我原创的嘛。然后看到末尾标注来源于@QQ看点，我就去QQ看点里搜索了，果然被我搜到了。
钱先峰·2019-11-30 06:58

MCMC

它与变分自编码不同在于：VAE是已知一些样本点，这些样本肯定是来自于同一分布，但是我们不知道这个分布函数的具体表达式，然而我们需要从这个分布中去采取新的样本，怎么采样，这时，就需要借助VAE的思想。
若流芳千古·2019-11-26 20:00

条件变分自编码器

变分自编码器（VAE）作为一种深度隐空间生成模型，在数据生成任务上与生成对抗网络（GAN）一并受到研究者的青睐。VAE(KingmaandWelling.2013)先将原始数据
bobby96·2019-11-15 10:07

许嵩&胡夏：hello vae ! hello Summer!

图片发自App曾经、我一个人烦闷时就坐在路边吹吹风看着无尽的绿色或雪白心情慢慢变得简单后来、我看到了你烦闷时闭着眼听你的声音心里渐渐变得澄澈干净初次见到的你已经是很完美的你在你打拼的日子里我没有机会陪你成长我真的抱歉、没赶上你的昨天但我参与了你更长的明天时光流转、不长不短在依赖你温暖的气息时我知道，这是时光叫我爱的人时光教我爱的人他有温暖的眉眼、清澈的嗓音他有标志性的黑款眼镜还有我们同样坚定的内心
云沐子偕·2019-11-07 23:15

【我心中最赞的歌手】许嵩：感谢你用你的青春陪伴着我的青春。

文/言星桐图/来源于网络Vae许嵩Thinking~温柔~恋旧原来想象之中，你与别人，没有不同。【2012年】：你26岁，我15岁。――许先生，对不起，于千万人之中遇见你，今年算不算有些迟了。
言星桐·2019-11-07 22:36

走到玉林路的尽头

在听到赵雷这个名字和他的作品前，我钟情的是那种忧伤颓废(vae,红妆之类的)。我总是在没认清现实前，固执的坚持自己的观念。如果我讨厌一个人，即使他文章写的很好，我都不想去看。
心的光·2019-11-05 20:11

十年一梦Vae

夏蝉冬雪不过轮回一瞥悟道修炼不问一生缘2006—2010初识，我15，你20。没见过世面的我误把你当他人。记得那首歌是《粉色信笺》，现在听来可能会觉得幼稚。或许少女怀春吧，听一次就特别喜欢。《小宇宙》是时隔10年，如今听到还是会少女心炸裂。于是乎，我那时就像发现新大陆了似的满心欢喜。我的少女时代除了写信就是每天抄写你的词。有时候和同学模仿你的文风去写词，有时候去改写你的词，有时候去揣摩你的每个用词
狸堀酱riku·2019-11-05 11:44

8年，Vae 生日快乐

不知不觉，已经8年，我不禁惊讶，原来过了这么久了。除了发小，我和最好的闺蜜相识也才7年，你看啊，是真的可以将一份喜欢保留这么久。8年前，我初二，所在的地方不过是个偏远闭塞的小镇，那时候，流行歌还没开始在我们那里流行，最常听的也不过是豫剧。快乐男声也才刚刚落下帷幕，汶川大地震也不过是电视上的报道，和我们的生活处于两条平行线上。家里刚刚买了电脑，正式打开了我与外界交流的通道。也因此，我听到的《玫瑰花的
纯心·2019-11-05 01:54

许嵩，靠写词取胜的歌手——《摄影艺术》的冷酷爱情

Vae许嵩，在2013年出版的个人摄影随笔集《海上灵光》业界好评如潮，亦被歌迷调侃称作“一个被音乐事业耽误了的摄影家”。
张无虞·2019-11-03 01:42

二叉树

http://www.cr173.com/html/18891_1.html二叉树的非递归遍历--利用栈https://www.cnblogs.com/SHERO-Vae/p/5800363.htmlPAT
yz_wang·2019-10-31 15:11

enable centos 7 RDP and Teamview install Chorme

Others:https://blog.csdn.net/Kasumi_yuki/article/details/90721037installChrome:https://www.cnblogs.com/vae860514
zhangfang526·2019-10-15 19:17

[NLG]Unsupervised Discrete Sentence Representation Learning for Interpretable Neural Dialog Generat

然后作者就用了两个新的模型，实际上就是魔改了VAE（看的我脑阔痛）分别是DI-VA
lwgkzl·2019-10-15 01:19

VAE系解纠缠：从VAE到βVAE，再到β-TCVAE

作者：佚名编辑：陈人和前言“演讲中，Bengio以去年发布在arXiv的研究计划论文「有意识先验」（Theconsciousnessprior）为主旨，重申了他与YannLecun十年前提出的解纠缠（disentangle）观念：我们应该以「关键要素需要彼此解纠缠」为约束，学习用于描述整个世界的高维表征（unconsciousstate）、用于推理的低维特征（consciousstate），以及从
l7H9JA4·2019-10-11 18:54

VAE系解纠缠：从VAE到βVAE，再到β-TCVAE

作者：佚名编辑：陈人和前言“演讲中，Bengio以去年发布在arXiv的研究计划论文「有意识先验」（Theconsciousnessprior）为主旨，重申了他与YannLecun十年前提出的解纠缠（disentangle）观念：我们应该以「关键要素需要彼此解纠缠」为约束，学习用于描述整个世界的高维表征（unconsciousstate）、用于推理的低维特征（consciousstate），以及从
l7H9JA4·2019-10-11 18:54

推荐系统实践(4)---CVAE

VAE(VariationalAuto-Encoder)(2014)关于VAE的介绍，建议去看苏建林的VAE讲解，写的非常好，看完第一篇基本就可以理解VAE的原理了。
weberweber·2019-09-29 07:51

自编码网络的发展：From Autoencoder to Beta-VAE

原文链接：https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/08/12/from-autoencoder-to-beta-vae.html#td-vaehttps://
倾世妃·2019-09-19 14:51

作业

我选择的软件是最右，淘宝，VAE+。
嵩爱人·2019-09-08 23:00

VAE以及tensorflow-2.0实现

Variationalautoencoders（VAE）由Kingmaetal.和Rezendeetal.在2013年提出，它在图像生成、强化学习和自然语言处理等多个领域都有很广泛的应用。
Forlogen·2019-09-05 16:34

自编码器 Autoencoder

VAE：训练d
王朝君BITer·2019-08-27 23:00

【三叠泉酿】VAE专区

【窖藏目录】01行走的蓝@通关02英伦拜帖@绝代风华03须弥山下@大千世界04歌德猜枚@山水之间05关张赵@燕归巢06泽山咸@千百度01行走的蓝@通关蓍草填词/江北客@伏羲梦蝶@千江寻一客和许嵩《通关》韵律酬答沈胜衣君新作《行走的书话》赠书之谊装帧精美可心可意的《行走的书话》和《笔花砚草集》带一本书去铜锣湾诗书绝色语意双关杀手随缘凤舞九天小凤灵凤灵犀相通搭最末航班去台湾最好在新加坡中转来一碗星洲炒
江北客·2019-08-21 11:50

【三叠泉酿】VAE专区

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江北客·2019-08-21 11:50

许嵩的歌，你可听过

那时，我没有mp3,没有手机，甚至不知谁是许嵩，可当元旦晚会一个我喜欢的男生嬉皮笑脸的唱着:大家好，我是VAE……我不记得歌词了，可我记得那个男生在台上唱的很开心，这是一个很阳光的男孩。
桑璇·2019-08-06 23:55

【译】变分自编码器教程 一、简介

TutorialonVariationalAutoencodersArxiv1606.05908摘要在短短三年内，变分自编码器（VAE）已经成为复杂分布的无监督学习的最流行的方法之一。
飞龙·2019-07-19 00:00

beta-VAE

beta-VAE:LearningBasicVisualConceptswithaConstrainedVariationalFrameworkβ−VAE\beta-VAEβ−VAE的目标是学习独立的特征
Ghy817920·2019-07-16 17:27

VAE 变分自编码器

VAE学习+整理来源：https://www.spaces.ac.cn/archives/5253https://www.cnblogs.com/blogofnickchen/p/7221641.html
JSerenity·2019-06-27 23:33

系统学习深度学习（四十二）--从AE到VAE

转自：https://www.atyun.com/17976.htmlAE自编码器是一种无监督学习技术，利用神经网络进行表征学习。也就是说，我们设计一个在网络中施加“瓶颈”，迫使原始输入压缩知识表示的神经网络架构。如果输入特征彼此独立，则该压缩和随后的重构将是非常困难的任务。但是，如果数据中存在某种结构（即输入特征之间存在相关性），则可以学习这种结构，并在强制输入通过网络的瓶颈时使用。如上图所示，
Eason.wxd·2019-06-25 15:06

【转】变分自编码器的程序实现与对应原理

https://www.colabug.com/3704322.html本文是结合博客变分自编码器（一）：原来是这么一回事和变分自编码VAE的PyTorch实现VAEinPyTorch,对VAE进行理解
一亩高粱·2019-06-11 08:14

AI换脸技术再创新高度，DeepMind发布VQ-VAE二代算法

    近日DeepMind发布VQ-VAE-2算法，也就是之前VQ-VAE算法2代，这个算法从感观效果上来看比生成对抗神经网络（GAN)的来得更加真实，堪称AI换脸界的大杀器，如果我不说可能相信读者也很难想象到下面这几幅人脸图像都是
beyondma·2019-06-07 20:48

我转行做前端的这一年

1.我来深圳的这一年时光飞逝,一转眼做前端也有一年的时间了.技术还是那么的菜.我特别喜欢vae,最佳歌手里有这么一句话:我们最好的遇见是这样的四月.18年四月,我在南下的火车上来到了深圳市.19年四月,
weixin_34197488·2019-06-05 15:31

[CVPR 2019 论文笔记] Generalized Zero- and Few-Shot Learning via Aligned Variational Autoencoders

广义少样本学习之对齐VAE本文亮点：学习图像和语义共享的隐含空间，为未见类生成隐含特征。
一亩高粱·2019-06-03 14:23

变分自编码器VAE实现MNIST数据集生成by Pytorch

变分自编码器VAE引入变分自编码器（Variationalautoencoder）可以在遵循某一分布下随机产生一些隐
winycg·2019-05-18 17:08

神经网络学习（2）：FFNN，P，RNN，LSTM，GRU……

例如，变分自动编码机（VAE）可能看起来就像自动编码机（AE），但训练过程实际上是完全不同的。受过训练的网络的用例差别更大，因为VAE是生成器，可以在其中插入噪
clover_my·2019-05-14 17:32

TensorFlow从1到2（十二）生成对抗网络GAN和图片自动生成

生成对抗网络的概念上一篇中介绍的VAE自动编码器具备了一定程度的创造特征，能够“无中生有”的由一组随机数向量生成手写字符的图片。这个“创造能力”我们在模型中分为编码器和解码器两个部分。
俺踏月色而来·2019-05-07 09:00

使用beta-VAE模型探究医疗和金融问题

之后，作者利用DeepMind发布的基于解耦表示学习的beta-VAE模型，对医疗和金融领域的两个数据集进行了探索，展示了模型效果，并提供了实验代码。实验中Git
AI科技大本营·2019-05-06 18:07

TensorFlow从1到2（十一）变分自动编码器和图片自动生成

基本概念“变分自动编码器”(VariationalAutoencoders，缩写:VAE)的概念来自DiederikPKingma和MaxWelling的论文《Auto-EncodingVariationalBayes
俺踏月色而来·2019-05-05 09:00

非监督学习（二）VAE（生成二次元人脸）

2.VAE2.1原理概述\qquadVAE(VariationalAutoencoder)即变分自动编码器，在AutoEncoder的基础上做了一些修改使其成为生成模型。
lengjiayi·2019-05-01 20:27

【keras之父】GAN & VAE

RNN已经被成功应用于音乐生成，对话生成，图像生成，语音合成和分子设计，甚至还可以用于制作电影剧本。如何生成序列数据？使用前面的标记作为输入训练一个网络（通常是RNN或CNN）来预测序列中接下来的一个或多个标记。这个过程涉及名词：标记、潜在空间、采样、条件数据、softMax模型等～～～～～～～～～～～采样策略的重要性～～～～～～～～～～～～～贪婪采样（greedysampling）始终选择可能性
He110_Wr0ld·2019-04-25 16:04

【keras之父】GAN & VAE

RNN已经被成功应用于音乐生成，对话生成，图像生成，语音合成和分子设计，甚至还可以用于制作电影剧本。如何生成序列数据？使用前面的标记作为输入训练一个网络（通常是RNN或CNN）来预测序列中接下来的一个或多个标记。这个过程涉及名词：标记、潜在空间、采样、条件数据、softMax模型等～～～～～～～～～～～采样策略的重要性～～～～～～～～～～～～～贪婪采样（greedysampling）始终选择可能性
He110_Wr0ld·2019-04-25 16:04

半监督VAE文本分类中对无标签以及有标签数据的处理区别

43321Semi-supervisedLearningwithDeepGenerativeModels-------2014NIPS参考的复现代码：https://github.com/wead-hsu/semi-vae1
芮芮杰·2019-04-21 17:41

VAE在NLP中的应用

转自：http://rsarxiv.github.io/2017/03/02/PaperWeekly%E7%AC%AC%E4%BA%8C%E5%8D%81%E4%B8%83%E6%9C%9F/转自：http://www.zhiding.cn/techwalker/documents/J9UpWRDfVYHE5TpRGiv0xtyE8PkOpXEHWb_a1TS4qjg提及GenerativeMod
芮芮杰·2019-04-18 21:07

深度学习和聚类

1对我们所需要的loss的定义loss函数这是Ln是network（AE，VAE等等）的loss，Lc是聚类（k-means等等）loss，一起的。
LeetCoder·2019-04-17 01:20

关于深度学习理论和架构的最新综述(part3)

LSTM）门控循环单元（GRU）卷积LSTM（ConvLSTM）RNN架构的变体及其应用基于注意力的RNN模型RNN申请自动编码器（AE）和限制玻尔兹曼机（RBM）回顾自动编码器（AE）变分自动编码器（VAE
wtuiigu·2019-04-02 08:34

半监督vae用于情感分类的论文汇总阅读：Variational Autoencoder

1.AAAI-2017-VariationalAutoencoderforSemi-SupervisedTextClassification摘要：虽然半监督变分自动编码器(SemiVAE)在图像分类任务中工作,但如果使用vanillaLSTM作为解码器,则在文本分类任务中失败。从强化学习的角度出发,验证了解码器区分不同分类标签的能力是必不可少的。因此,提出了半监督顺序变分自动编码器(SSVAE),
芮芮杰·2019-03-28 23:28

文本生成的论文追溯：Seq2seq，VAE，GAN

Seq2seq《RecentAdvancesonNeuralHeadlineGeneration》JCST2017《ANeuralConversationalModel》ICML2015《TopicAwareNeuralResponseGeneration》AAAI2017《Apersona-BasedNeuralConversationModel》ACL2016《IncorporatingCop
姬香·2019-03-20 15:00

VAE初步理解

初步的理解：https://www.sohu.com/a/226209674_500659不错的视频：https://www.bilibili.com/video/av20165127?from=search&seid=11688998895002187651数学公式的推导：PPT自己的理解：首先，AE(AutoEncoder),包括Encoder，Decoder部分，Encoder得到的是输入的
gaoprincess·2019-03-17 15:38

【GAN与NLP】GAN的原理 —— 与VAE对比及JS散度出发

0.introductionGAN模型最早由IanGoodfellowetal于2014年提出，之后主要用于signalprocessing和naturaldocumentprocessing两方面，包含图片、视频、诗歌、一些简单对话的生成等。由于文字在高维空间上不连续的问题（即任取一个wordembedding向量不一定能找到其所对应的文字），GAN对于NLP的处理不如图像的处理得心应手，并且从
水奈樾·2019-03-06 18:00

GAN学习笔记-李宏毅：GAN Lecture 7 (2018): Info GAN, VAE-GAN, BiGAN

李宏毅老师讲解的GANLecture7(2018):InfoGAN,VAE-GAN,BiGAN问题：inputfeature对output影响不明确这件事；本来假设不同的特性在latentspace上的分布是有某种规律性的
ahigan·2019-03-06 16:30

GAN系列：李宏毅老师GAN课程P7——Info GAN，VAE-GAN，BiGAN

InfoGAN:在GAN的生成器中，输入一个随机向量，可生成一副图像。向量和图像间的关系可以理解为某种映射，也可以视作向量是图像的特征(尽管可能是隐形的)。为了能找到向量中每个元素/特征和生成图像间的关系，希望元素的改变对图像的影响是有规律可循的，但是一般这种规律是不直观的，如下图所示：InfoGAN就是针对该问题进行的改进：1.生成器的输入随机向量由两部分组成：和(都是向量)，生成器要学到中每一
lyn_decoder·2019-03-01 13:28

【Windows 10+Caffe+matlab 2016b】在Cuda9.2+CuDnn7.4环境下使用VS2013编译caffe-GPU版本

downloadlinks)参考博客https://blog.csdn.net/qq_33993942/article/details/79149669（主要参考）https://www.cnblogs.com/Vae1990Sil
Gerwels_JI·2019-02-27 19:49

AIOps探索：基于VAE模型的周期性KPI异常检测方法

AIOps探索：基于VAE模型的周期性KPI异常检测方法作者：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。
AIOPstack·2019-01-31 13:42
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