几种常用深度学习框架简介一、TensorFlow1.1 Tensorflow简介1.2 使用文档1.3 预训练模型二、Pytorch2.1 Pytorch简介2.2 使用文档2.3 预训练模型三、Caffe架构3.1 Caffe简介3.2 使用文档3.3 预训练模型四、Keras架构4.1 Keras简介4.2 使用文档4.3 预训练模型其他架构参考文档 一、TensorFlow1.1 Tens
受限玻尔兹曼机（RBM）、自编码器、GAN
原创
2022-10-17 15:47:43
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这篇博客是自己在学习生成模型与判别模型过程中的一些记录，整理了相关的文章后写成，感谢前辈们的辛苦总结两个模型是啥我们从几句话进入这两个概念： 1、机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习； 2、有监督的机器学习就是已知训练集数据的类别情况来训练分类器，无监督的机器学习就是不知道训练集的类别情况来训练分类器； 3、所以说，有监督的机器学习可以抽象为一个分类task
先从宏观上了解一下MR运行机制。
两个干活的：
（1）jobtracher：管理和调度job
（2）tasktracher： 执行job划分后的task
client提交MR作业后，jobtracher对作业进行调度，并分配给tasktracher去执行，tasktracher和jobtracher间通过心跳（heartbear）来通信。
MR过程：
每个MR任务被初始化为一个
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2014-01-06 17:05:00
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目录基本概念[3]生成模型深度生成模型的分类标准化流[4,5]基本信息变量变换公式标准化流的设计自回归流二部bipartite流标准化流的优点核心操作任务应用推广到非欧空间异常检测anomaly detection/新奇检测novelty detection参考文献参考资料基本概念[3]生成模型统计学和机器学习的一个主要目标是根据从某个分布得到的样本建模该分布，这是无监督学习的一个例子，有时称作生
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2023-09-14 23:03:17
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文章目录生成模型生成模型和判别模型的区别我对于生成模型的理解Gan的思想GeneratorDiscriminatorGenerator和Discriminator相互作用问题Gan算法结构学习结构学习的应用输出序列输出矩阵为什么结构学习有难度结构学习的方法生成器之为什么不能自我学习Generator的学习Generator的优化Generator的输入auto-encoder回顾Auto-Enc
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2023-09-05 12:18:37
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文章目录用监督学习的方式用Conditional GAN算法结构应用Image-to-ImagePatch GANSpeech EnhancementVedio Generation 条件GAN可以控制输出。 用监督学习的方式 以Text-to-Image为例， 输入文字，输出图片，只要让它与标签接近就好。 但是我们的标签不唯一，狗可以有很多种类，这样模型会对这些种类的图片取平均，那么输出的图
本文大纲如下：到目前为止，已经介绍了[[生成模型-GAN]]和[[生成模型-VAE]]。它们都没有明确地学习真实数据的概率密度函数p(\mathbf{x})（其中\mathbf{x}\in \mathcal{D}）, 因为很难。以带有潜变量的生成模型为例，p(\mathbf{x}) = \int p(\mathbf{x}\vert\mathbf{z})p(\mathbf{z})d\mathbf{z
本文将介绍如何利用深度学习技术生成3D模型，使用了PyTorch和PolyGen。1、概述有一个新兴的深度学习研究领域专注于将 DL 技术应用于 3D 几何和计算机图形应用程序，这一长期研究的集合证明了这一点。对于希望自己尝试一些 3D 深度学习的 PyTorch 用户，Kaolin 库值得研究。对于 TensorFlow 用户，还有TensorFlow Graphics。一个特别热门的子领域是
[ 导读 ]生成式对抗网络模型(GAN)是基于深度学习的一种强大的生成模型，可以应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等重要领域。牛津大学Jakub Langr 撰写了《GANs in Action》的著作，囊括了关于GAN的定义、训练、变体等，是学习生成式对抗网络非常好的学习图书，是关于GAN的最好的书籍之一。在线网址：
https://www.
Main points阐述生成式模型的求解目标（联合分布），应用方式（判别、生成分布的样本）。阐释深度学习与生成式模型的关系；调研深度学习在生成式模型方面的发展，分类阐述（求解方法）；相较于传统生成式模型，深度生成式模型的特点、优势；Outline： 1. 生成式模型的定义[wiki]（joint probability distribution） 2. 生成式模型的使用（used：model
文章目录1.简介2.背景2.1生成模型2.2自编码器2.3变分自编码器3.生成对抗网络参考资料 1.简介生成对抗网络Generative Adversarial Networks是法国蒙特利尔大学发表在2014年NIPS上的文章，提出了非常有意思的生成对抗网络。关于生成模型的介绍可以参考MIT的DeepLearning课程。2.背景2.1生成模型生成模型是这样的模型，其从一个数据分布中采样一部分
第十三章 深度生成模型第十三章 深度生成模型概率生成模型概率密度估计生成样本应用于监督学习变分自编码器含隐变量的生成模型推断网络推断网络的目标生成网络生成网络的目标模型汇总训练生成对抗网络显式密度模型和隐式密度模型网络分解判别网络生成网络训练一个生成对抗网络的具体实现:DCGAN模型分析训练稳定性模型崩塌改进模型W-GAN 第十三章 深度生成模型概率生成模型生成模型一般具有两个基本功能:密度估计
前言本文主要记录在学习生成式模型时的一些关键知识点以及学习过程的笔记，若有错误之处还望指出并谅解。一、生成模型基于深度学习的生成式建模的方法主要有AE、VAE、GAN这三大种，其中VAE是基于AE的基础上进行变形的生成模型，而GAN是近年来较为流行并有效的生成式方法。自编码器(AE)：AE主要由编码器和解码器组成，整个模型其实就相当于一个压缩解压的一个过程，编码器将真实数据进行压缩到低维隐空间中的
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2023-11-02 21:39:03
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这个是我第一次写论文报告笔记，然后我也希望能通过写自己在读报告的过程中的一下心得体会，和你们一起分享吧1）：为什么研究生成模型 ？ • 测试高维复杂的概率分布建模• 模拟未来 (规划, 仿真)• 处理缺失数据• 多模态输出• 解决真实的数据生成问题 生成对抗网络(GANs)– 优点:生成样本细节清晰– 缺点:优化困难(训练过程不稳定性) 变分自动编码模型(V
1 深度生成模型1. 深度信念网络2. 深度玻尔兹曼机3. 深度自编码器4. 降噪自编码器5. 栈式自编码器6. 生成对抗网络7. 非参数贝叶斯网络8. 深度生成模型事件脉络 1982 -- Hopfield 网络提出 &n
文章目录图像处理-创作PixelRNN练习生成模型自动编码器宝可梦生成 图像处理-创作有关generation model，这里有一篇很好的reference。在这篇reference里开头引用Richard Feynman的话。这句话来自Richard Feynman办公室黑板上一句话：“why i cannot creater, i do not understand”。所以一个东西，不知道
参考资料：《PyTorch深度学习》（人民邮电出版社）第7章 生成网络PyTorch官方文档
廖星宇著《深度学习入门之Pytorch》第6章 生成对抗网络其他参考的网络资料在文中以超链接的方式给出 目录1. 生成模型（Generative Model）1.1 自编码器（Autoencoder）1.2 变分自编码器（Variational AutoEncoder，VAE）2. 生成对抗网络（Gene
深度生成模型(deep generative models)生成对抗网络（GAN） 变分自动编码器（VAE）Generative Adversarial Networks （GANs）生成随机变量统一的随机变量可以伪随机生成计算机能够使用伪随机数生成器生成一个数字序列，该序列大致遵循0和1之间的均匀随机分布。统一的情况是一个非常简单的情况，可以以不同的方式构建更复杂的随机变量。随机变量表示为操作或
背景生成模型从某个分布中获取输入训练样本, 并学习表示该分布的模型作用产生真实数据, 艺术创作, 超分辨率图片2.帮助我们发现数据集中的隐变量3.异常检测4.生成模型可以以多种方式被应用到强化学习中5.进行隐变量表示的推理, 这些隐变量表示可以用做通用特征变分自编码器VAEAE与VAEAE: 通过编码器输出单个值来刻画每个隐变量VAE:将变量表示为可能的取值范围(概率分布)编码器输出隐
