问题描述 变分推断是一类用于贝叶斯估计和机器学习领域中近似计算复杂（intractable）积分的技术，它广泛应用于各种复杂模型的推断。本文是学习PRML第10章的一篇笔记，错误或不足的地方敬请指出。X={x{1},…,x{m}}和隐藏变量Z={z{1},…,z{m}}, 整个模型p(X,Z)是个关于变量X,Z的联合分布，我们的目标是得到后验分布P(Z|X)的一个近似分布。 在之前介绍过Gibb
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2024-08-02 15:21:42
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# 变分自编码器（VAE）简介及Python实现
## 什么是变分自编码器（VAE）
变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）是一种生成模型，它结合了变分推断和自编码器的思想，能够学习数据的潜在分布。与传统的自编码器不同，VAE在编码过程中加入了随机性，可以生成新样本，这使得它在图像生成、文本生成等领域具有广泛的应用。
## VAE的基本原理
VAE的目标是通
原创
2024-09-14 03:23:05
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变分自编码器（VAE）组合了神经网络和贝叶斯推理这两种最好的方法，是最酷的神经网络，已经成为无监督学习的流行方法之一。 变分自编码器是一个扭曲的自编码器。同自编码器的传统编码器和解码器网络一起，具有附加的随机层。 编码器网络之后的随机层使用高斯分布对数据进行采样，而解码器网络之后的随机层使用伯努利分
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2021-02-14 06:39:00
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Unsupervised Learning: Deep Auto-encoder 文本介绍了自编码器的基本思想，与PCA的联系，从单层编码到多层的变化，在文字搜索和图像搜索上的应用，预训练DNN的基本过程，利用CNN实现自编码器的过程，加噪声的自编码器，利用解码器生成图像等内容IntroductionAuto-encoder本质上就是一个自我压缩和解压的过程，我们想要获取压缩后的code，它代表了
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs），由2014年还在蒙特利尔读博士的Ian Goodfellow引入深度学习领域。2016年，GANs热潮席卷AI领域顶级会议，从ICLR到NIPS，大量高质量论文被发表和探讨。Yann LeCun曾评价GANs是“20年来机器学习领域最酷的想法”。Generative Adversarial Nets(GAN)
import torchimport torchvisionfrom torch import nnfrom to
原创
2022-04-18 17:41:54
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import torchimport torchvisionfrom torch import nnfrom torch import optimimport torch.nn.functional as Ffrom torch.autograd import Variablefrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torchvision import transformsfrom torchvision.utils import save_i
原创
2021-08-10 15:06:54
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变分自编码器（variational autoencoder, VAE）是一种生成模型，训练模型分为编码器和解码器两部分。 编码器将输入样本映射为某个低维分布，这个低维分布通常是不同维度之间相互独立的多元高斯分布，因此编码器的输出为这个高斯分布的均值与对数方差（因为方差总是大于0，为了将它映射到$(
原创
2022-01-14 16:40:51
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变分自编码器是自编码器的改进版。
原创
2023-09-07 17:39:20
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# 变分自编码器（VAE）教程
## 概述
变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）是一种生成模型，它结合了神经网络与概率图模型的优点。在这篇文章中，我们将逐步实现一个简单的变分自编码器，并通过代码示例进行详细说明。
## 流程概述
在实现VAE的过程中，我们将遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入所
原创
2024-09-11 05:17:08
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VAE(变分自编码器)论文《Auto-Encoding Variational Bayes》Variational Auto-Encoder我们平常的编码器可以对数据进行压缩，降噪之类的一些处理，但是实际上不能来生成任意数据。而VAE就可以，它可以直接通过模型生成隐变量z，并且z是及含有数据信息又含有噪声的，所以可以无穷无尽的生成数据[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,
原创
2022-12-26 19:30:17
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One-hot encoding（伪变量）是一种将类别变量转换为几个二进制列的方法。机器学习中对分类变量的one-hot编码不是好选择。会随特征维度增加增加one-hot 数量。维度在较低量是更好的。如有一个代表美国州的列，one-hot方案将导致另外五十个维度。为数据集增加大量的维度，产生太多没用信息；导致异常稀疏的现象，且难以进行特征优化；对神经网络的优化器在错误空间时会遇到很多麻烦。而且每个
# CIFAR-10 数据集及其在 Python 中的应用
## 引言
CIFAR-10 数据集是一个经典的计算机视觉问题数据集，用于图像分类任务。该数据集由10个不同类别的60000个彩色图像组成，每个类别包含6000个图像。CIFAR-10 数据集的目标是训练模型能够准确地识别这些图像所属的类别。
在本文中，我们将介绍 CIFAR-10 数据集的基本信息，并展示如何使用 Python 中
原创
2023-12-13 06:54:59
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一.百度网盘Cifar获取地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/132yQGedau02Bw47fz75bYQ 提取码：bnvd 二.Tensorflow代码实现： 该程序部分分为两个文件，分别是：Ci
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2023-09-14 17:15:38
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一、什么是XLNet？XLNet是一个类似于BERT的模型，不算是一个全新的模型。它是CMU和Google Brain团队在2019年6月发布的模型，其在20个任务上超过BERT，并且在18个任务上取得了SOTA的效果，包括机器问答、自然语言推断、情感分析和文档排序。作者表示，BERT 这样基于去噪自编码器的预训练模型可以很好地建模双向语境信息，性能优于基于自回归语言模型的预训练方法。然而，由于需
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2023-09-08 20:57:06
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介绍变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）是一种生成模型，通过学习数据的隐空间表示（latent space），能够生成与训练数据分布相似的新样本。与传统自编码器不同，VAE 在编码和解码过程中引入了概率模型，可以生成更具多样性和连续性的样本。应用使用场景图像生成：生成高质量的图像。图像重建：对损坏或部分缺失的图像进行修复。数据增强：生成新样本以增强训练数据集。异
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精选
2024-07-08 09:35:45
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变分自编码器（Variational Autoencoders, VAE）是一种生成模型，能有效地实现数据的无监督学习。它不仅在图像生成、缺失数据补全等领域颇具应用，还为某些生成任务提供了强大的理论基础。本文将深入探讨变分自编码器的技术原理、架构解析和源码分析。同时，我们还将讨论性能优化的策略，并对未来的发展进行展望。
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作者：chen_h 卷积操作符会对输入信号进行滤波操作，以便提取其内容的一部分。在传统的方法中，自编码没有考虑到信号可以被看做是和其他信号的和。相反，卷积自编码就是使用卷积操作来做信号的叠加之和。他们对一组简单的输入信号进行编码，然后对这些信号再进行重新建模。卷积在一般连续状态，卷积被定义为两个函数（信号）被反转和移位之后的乘积的积分：作为结果，卷积操作会产生一个新的函数（信号）。卷积满足交换
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2024-07-31 07:03:27
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import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms from multiprocessing imp ...
相信大家对浩瀚的宇宙、漫天繁星都充满过极大的兴趣，我们对夜晚漫天眨眼的星星充满了无限的向往，在某个夏日夜晚里，我们也是那个“数星星的孩子”。在本文中，我们将使用变分自编码器（VAE）这项深度学习技术，生成星系的图片，生成我们的“星辰大海”。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...
原创
2021-12-04 17:35:57
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