autoencoder

自动编码器、变分自动编码器和条件变分自动编码器阅读理解

文章目录1VAEs1.1AE:AutoEncoder1.2VAE:VariationalAutoEncoder1.3CVAE:ConditionalVariationalAutoencoderReferences
进击的小杨人·2022-12-28 20:08

MATLAB实现自编码器（四）——变分自编码器实现图像生成Train Variational Autoencoder (VAE) to Generate Images

本文是对TrainVariationalAutoencoder(VAE)toGenerateImages网页的翻译，该网页实现了变分自编码的图像生成，以MNIST手写数字为训练数据，生成了相似的图像。本文主要翻译了网页中除了帮助函数外的部分，由于帮助函数较多，另外整理一篇文章介绍。Thisexampleshowshowtocreateavariationalautoencoder(VAE)inMA
佟湘玉滴玉·2022-12-28 20:36

深入理解自编码器（用变分自编码器生成图像）

自编码器自编码器（autoencoder）是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出。自编码器内部有一个隐藏层hhh，可以产生编码来表示输入。
如松茂矣·2022-12-28 20:35

自编码器

本部分介绍自编码器及其变种，如降噪自编码器、稀疏自编码器，以及由多层自编码器组成的栈式自编码器.自编码器自编码器(autoencoder)(\text{autoencoder})(autoencoder
「已注销」·2022-12-28 16:21

目前流行的机器学习算法

深度学习(DeepLearning)算法:包括卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)、循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)、自编码器(Autoencoder
Traveler[ke]·2022-12-26 04:42

[翻译+笔记]变分自编码器：从AutoEncoder到Beta-VAE

与GAN的那篇笔记相同,做一下笔记.并不是全文翻译,只翻译一部分.原文地址:fromAutoEncodertoBeta-VAE0.前言自编码器是用来重构高维数据的，它利用一个有bottleneck层的神经网络。bottleneck层获取压缩的潜在编码，这样将嵌入向量以低维表示可以应用在许多地方，例如搜索，数据压缩，或揭示数据潜在的生成因素。本文的记号：记号意义D\mathcal{D}D数据集大小为
wjpwjpwjp0831·2022-12-25 17:23

深度学习：自编码器AutoEncoder

自编码器——AE自编码器是一种利用反向传播算法使得输出值等于输入值的神经网络，借助稀疏编码的思想（将输入压缩成潜在空间表征），使用稀疏的一些高阶特征重新组合来重构输出。自编码器两个部分：输入到隐层编码和隐层到输出解码自编码器作用实现非线性降维，只要设定输出层中神经元个数小于输入层中神经元的个数就可以对数据集进行降维。如果将输出层的神经元个数设置为大于输入层神经元个数，然后在损失函数构造上加入正则化
Poppy679·2022-12-25 02:42

【深度学习】——深度学习中基本的网络结构（1）

Python量化交易实战入门级手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统这一部分开始，是对深度学习的有关内容进行学习，在机器学习中有涉及到部分有关深度学习的内容，如CNN、autoencoder
u012804784·2022-12-23 10:13

keras中文文档笔记14——花式自动编码器

什么是自动编码器（Autoencoder）？自动编码器是一种数据的压缩算法，其中数据的压缩和解压缩函数是：1）数据相关的,2）有损的，3）从样本中自动学习的。
zhzhx0318·2022-12-23 06:40

生成星辰大海——变分自编码器（VAE）实践

一、变分自编码器自编码器（AutoEncoder）是一种表示学习技术，是深度学习中的一个重要分支，也是无监督学习的重要技术之一。一个典型的自编码器结构如Figu
SpaceAutomation·2022-12-23 06:37

VAE - variational autoencoder

降维以及PCA与Autoencoder的关系降维可以表示为原始数据经过encoder获得隐藏空间（latentspace）中的编码数据，编码数据也可以通过decoder变回原数据（但该过程可能有信息损失
Valkyrie42·2022-12-22 16:19

论文阅读24 - VAE - Variational AutoEncoder (Auto-Encoding Variationl Bayes)

VAE一篇讲的很好的博客理论推导博客论文原文斯坦福课件上面的博客已经很好很深入了，下面记录一下我个人的直观理解。具体理论移步上面的博客。这里只是作为日后使用时的快速查阅。不具有理论推导的严谨性。1.直观理解:第一次接触VAE还是在WorldModel这篇论文。VAE主要由三部分组成：Encoder编码器，用来中间向量z分布，即p(z∣x)p(z|x)p(z∣x)z向量Encoder的输出，Deco
SpadeA_Iverxin·2022-12-22 16:04

用Keras构建AutoEncoder

用Keras构建AutoEncoder原文链接：BuildingAutoencodersinKeras在本教程中，我们将回答一些关于自动编码器的常见问题，并将介绍以下模型的代码示例：一个基于全连接层的简单自动编码器一个稀疏自动编码器一个深度全连接的自动编码器一种图像去噪模型一个
LinusYxc·2022-12-22 14:55

R语言编写自定义函数对数据进行标准化、使用keras包构建深度学习自动编码器（autoencoder）、抽取训练后的自动编码器的中间层实现信息压缩的功能（数据降维功能）

R语言编写自定义函数对数据进行标准化、使用keras包构建深度学习自动编码器（autoencoder）、抽取训练后的自动编码器的中间层实现信息压缩的功能（数据降维功能）目录
statistics.insight·2022-12-22 14:19

高分辨率遥感图像目标检测和场景分类研究进展

时间轴2.应用3.图像智能二、高分辨率遥感图像目标检测研究进展1.任务定义2.难点问题3.公开数据库4.研究进展三、高分辨率遥感图像场景分类研究进展1.任务定义2.难点问题3.公开数据库4.研究进展基于autoencoder
113之落·2022-12-22 13:54

多层感知器神经网络模型,人工智能神经网络模型

目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。
阳阳2013哈哈·2022-12-22 12:34

如何利用深度学习中的AutoEncoder进行特征降维和特征可视化，pytorch代码

我们将使用Pytorch中的AutoEncoder(自动编码器架构)来减少特征维度和可视化。
robot_learner·2022-12-21 22:22

比较rnn和cnn和autoencoder的区别

比较rnn和cnn和autoencoder的区别关于学习方式的区别首先rnn和cnn是基于监督学习，在训练的时候需要使用到train_data.train_labels，它是通过每次得出的结果和现有的样本标签做对比以减小误差
365JHWZGo·2022-12-20 18:11

堆叠自动编码器(Stacked AutoEncoder)

DeeplearningAlgorithmstutorial谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能助手、图像识别等许多层面。苹果业已开始全面拥抱机器学习，新产品进军家庭智能音箱并打造工作站级别Mac。另外，腾讯的深度学习平台Mariana已支持了微信语音识别的语音输入法、语音开放平台、长按语音消息
u013250861·2022-12-20 11:49

神经网络模型大小怎么看,神经网络模型大小计算

目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。
普通网友·2022-12-18 18:51

R语言使用keras包实现卷积自动编码器模型（Convolutional Autoencoder）、加载keras自带的mnist数据集、load_model_hdf5函数加载已经保存的h5模型文件

R语言使用keras包实现卷积自动编码器模型（ConvolutionalAutoencoder）、加载keras自带的mnist数据集、load_model_hdf5函数加载已经保存的h5模型文件目录
statistics.insight·2022-12-18 05:12

神经网络建模的适用范围,神经网络建模介绍文案

目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。
普通网友·2022-12-17 11:31

【运营小卖部】如何入门深度学习、机器学习？

除了一些基础的机器学习知识，在学习和理解DeepLearning之前，需要先对于NeuralNetwork和AutoEncoder这两个模型有所了解，特别是后者，AutoEncoder的隐藏层与输入层的关系
优质资源分享·2022-12-15 16:37

pytorch-lightning如何设置训练epoch

max_epochs参数#initmodelautoencoder=LitAutoEncoder()trainer=pl.Trainer(gpus=8,max_epochs=50)trainer.fit(autoencoder
会写代码的孙悟空·2022-12-15 13:46

降维方法PCA、Isomap、LLE、Autoencoder方法与python实现

文章目录所用的数据PCA(主成分分析)方法介绍实验结果分析Isomap(等度量映射)方法介绍实验结果分析LLE方法介绍实验结果分析Autoencoder方法介绍实验结果分析源代码PCA(主成分分析)Isomap
weijifen000·2022-12-13 20:50

AttributeError: module ‘tensorflow.python.framework.ops‘ has no attribute ‘_TensorLike‘解决方法

-------------------------------------------------AttributeErrorTraceback(mostrecentcalllast)in---->1autoencoder
Jason24_Zeng·2022-12-13 13:36

pytorch中的Optimizer的灵活运用

1.多个神经网络联合训练应用场景（1）Autoencoder网络分为encoder与decoder两部分组成，中间加入了AWGN噪声。首
special_hang·2022-12-11 11:22

自动编码器python_使用Keras完成自动编码器

学习使用Python中的Keras包，利用自动编码器Autoencoder，分析手写字体数据。
weixin_39780255·2022-12-11 10:49

Keras 自编码器AutoEncoder（五）

原创Keras自编码器AutoEncoder（五）2017-12-0714:57:05_yuki_阅读数7651更多分类专栏：pythonkeras一、什么是自编码器（Autoencoder）“自编码”
et_90000·2022-12-11 10:19

R语言编写自定义函数对数据进行标准化、使用keras包构建深度学习自动编码器（autoencoder）、summary函数查看自动编码器网络结构

R语言编写自定义函数对数据进行标准化、使用keras包构建深度学习自动编码器（autoencoder）、summary函数查看自动编码器网络结构目录
statistics.insight·2022-12-11 09:16

PyTorch学习笔记：多GPU训练

方法一：#选择GPU执行orCPU执行，方法一iftorch.cuda.is_available():AEmodel=AutoEncoder()AEmodel=torch.nn.DataParallel
code_carrot·2022-12-10 14:47

【深度学习】 自编码器（AutoEncoder）

目录RDAE稳健深度自编码自编码器（Auto-Encoder）DAE深度自编码器RDAE稳健深度自编码自编码器（Auto-Encoder）AE算法的原理Auto-Encoder，中文称作自编码器，是一种无监督式学习模型。它基于反向传播算法与最优化方法（如梯度下降法），利用输入数据XXX本身作为监督，来指导神经网络尝试学习一个映射关系，从而得到一个重构输出XRX^RXR。在时间序列异常检测场景下，异
赵孝正·2022-12-06 10:47

自动编码器python_算法进阶(一)之自动编码器

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)。
weixin_39981681·2022-12-06 10:15

机器学习笔记 - 自动编码器autoencoder

一、什么是自动编码器？自编码器是开发无监督学习模型的主要方式之一。但什么是自动编码器？简而言之，自动编码器通过接收数据、压缩和编码数据，然后从编码表示中重构数据来进行操作。对模型进行训练，直到损失最小化并且尽可能接近地再现数据。通过这个过程，自动编码器可以学习数据的重要特征。自动编码器是由多个层组成的神经网络。自动编码器的定义方面是输入层包含与输出层一样多的信息。输入层和输出层具有完全相同数量的单
坐望云起·2022-12-06 10:36

如何选择神经网络模型,神经网络模型选择

目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。
普通网友·2022-12-05 20:54

LSTM Autoencoder using GPU

Projectdescription:ThepurposeofthisprojectistoimplementadistributedversionofLSTMAutoencoderusingGPU.LSTMautoencoderisapartofabiggermodelLSTM-Node2vecthatisimplementedandsubmittedforpublication.LSTM-No
weixin_30299709·2022-12-05 15:19

神经网络 深度神经网络,主流的神经网络的框架

有哪些深度神经网络模型目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。
普通网友·2022-12-05 02:44

pytorch实现基本AutoEncoder与案例

文章目录AutoEncoder简介思路与代码细节1.构造数据源2.构造AutoEncoder网络结构3.训练代码全部代码参考文章AutoEncoder简介AutoEncoder的思路是使用对称的网络结构
呆萌的代Ma·2022-12-04 02:03

Pytorch实现AutoEncoder自动编码器

1.概念及原理自编码器（autoencoder,AE）是一类在半监督学习和非监督学习中使用的人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks,ANNs），其功能是通过将输入信息作为学习目标
爱玩电动的阿伟·2022-12-04 02:03

PyTorch - Auto Encoder及其实战

目录AutoEncoder经典AutoEncoderLossFunction的选择DenoisingAutoEncoderVariationalAutoEncoderReparameterizationTrick
Bro_Jun·2022-12-04 02:29

pytorch基础（十）-自编码器AutoEncoder

DropoutAutoEncoderAdversarialAutoEncoder对抗自编码器VariationalAutoEncoder变分自编码器ReparameterizationVAE的隐变量的重参数化VAE生成模型AutoEncoder
sherryhwang·2022-12-04 02:28

人工神经网络模型有哪些,神经网络分类四种模型

有哪些深度神经网络模型目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。
普通网友·2022-12-03 19:55

autoencoder pytorch_AutoEncoder: 稀疏自动编码器 Sparse_AutoEncoder

AutoEncoder:稀疏自动编码器Sparse_AutoEncoder本文为系列文章AutoEncoder第三篇.AutoEncoder对几种主要的自动编码器进行介绍,并使用PyTorch进行实践,
weixin_39580748·2022-12-03 15:44

异常检测 and 自编码器（2）

文章目录前言一、自编码器用于异常检测的网址推荐1、自编码器AutoEncoder解决异常检测问题2、基于自编码器的时间序列异常检测算法3、深度学习实现自编码器Autoencoder神经网络异常检测心电图
爱学习的一一一·2022-12-03 15:44

论文速读:Adversarially Learned One-Class Classifier for Novelty Detection [CVPR 2018]

ProposedApproach本文所用到的网路为两部分,R采用autoencoder，D是与R一同构成GAN的Discriminator部分。
攻城争先登·2022-12-03 11:08

卷积神经网络数学建模,卷积神经网络算法实现

目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。
普通网友·2022-12-03 07:01

自编码器的理解与应用

什么是自编码器（AutoEncoder）？自编码器可以认为是一种数据压缩算法，或特征提取算法。
dlut0427·2022-12-03 04:17

神经网络模型的基本原理,神经网络分类四种模型

有哪些深度神经网络模型目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。
普通网友·2022-12-02 18:31

【Conditional Variational Autoencoder with Adversarial Learning for End-to-End Text-to-Speech 论文阅读】

《ConditionalVariationalAutoencoderwithAdversarialLearningforEnd-to-EndText-to-Speech》ICML2021JaehyeonKim,JungilKong,JuheeSon摘要一些基于单阶段训练和并行解码的端到端语音合成模型取得了不错的效果，但是它们的语音质量与两阶段训练的语音合成模型相比还有一定差距。本文提出了一个完全并
hcqwertyuiop123·2022-12-02 14:36

译（自编码器） Hinton2006---Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks

在这种“自动编码器（autoencoder）”网络中，梯度下降可以用来微调（fine-tuning）权值，但是只有在初始
大晴天下的多肉·2022-12-02 09:43
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