PCA（主成分分析）原理简介 PCA将复杂事情简单化，通过降维映射和线性变换来寻找一个“方差最大”、“误差最小”变量来表征数据特征。 PCA利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。PCA是一种简化数据集的技术，它是一个线性变换，这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中。主成分分析经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征，往往能够保留住数据的最重要方面的特征。但是如果数据
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2024-02-03 05:54:31
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变换编码(1)大尺寸变换块舍弃高频系数（2)多核变换技术 视频的变换编码是指将帧内预测和帧间预测得到的残差信号从空间域转换至变换域，用变换系数来表示，使得能量较为分散的残差信号在变换域变得相对集中，达到进一步去除二维矩阵中预测残差的统计冗余的口的。变化编码是视频混合编码框架中的一个重要环节，为视频压缩后期的量化操作做前期准备，变换编码本身是无损的，但后续的量化却是有损的。口前视频编码标准采用离
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2024-02-21 19:35:48
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1.Load Data下载数据并解压，然后加载，没有变化2.Construct Network与官方网页相比，改进了代码，更加细致，同时增加了解析2.1.Overview自动编码器包含两个部分：编码器和解码器。 编码器接受图像输入并输出压缩表示（编码），压缩表示是大小为latent_dim的矢量，在此示例中为20。 解码器获取压缩表示，对其进行解码，然后重新创建原始图像。 变分自编码器的结构如下图
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2023-10-16 21:47:33
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在这篇博文中，我将分享如何使用 PyTorch 自编码器进行降维。自编码器作为一种无监督学习算法，可以帮助我们从高维数据中提取有用的特征，进而为数据分析和机器学习任务提供支持。通过降维的过程，我们可以降低计算成本、提高模型的效率，并改善数据可视化。
## 背景定位
随着数据量的不断增加，如何有效地处理和分析高维数据成为了一个亟待解决的问题。自编码器作为有效的降维工具，能够通过学习输入数据的低维
# 使用 PyTorch 实现自编码器降维指南
自编码器是一种使用神经网络进行无监督学习的模型，广泛应用于数据降维。本文将逐步教您如何使用 PyTorch 实现自编码器进行降维，帮助您理解这一过程。以下是实现自编码器的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------
# 变分自编码器 (Variational Autoencoder) - 一个生成模型的介绍
。卷积变分自编码器是一种无监督学习模型，可以用于生成高质量的图像，并且可以用于图像的特征提取和降维。
## 整体流程
下面是卷积变分自编码器的实现流程，我们将使用表格展示每个
原创
2023-09-15 10:30:49
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引用维基百科的定义，”自编码器是一种人工神经网络，在无监督学习中用于有效编码。自编码的目的是通过一组数据学习出一种特征(编码)，通常用于降维。“为了建立一个自编码器，我们需要三件事：一个编码函数，一个解码函数，和一个衡量压缩特征和解压缩特征间信息损失的距离函数(也称为损失函数)。如果我们要在 Pytorch 中编写自动编码器，我们需要有一个自动编码器类，并且必须使用super从父类继承__in
此模块是旧版 (Compat32) email API 的组成部分。 在新版 API 中将由 set_content() 方法的 cte 形参提供该功能。此模块在 Python 3 中已弃用。 这里提供的函数不应被显式地调用，因为 MIMEText 类会在类实例化期间使用 _subtype 和 _charset 值来设置内容类型和 CTE 标头。本段落中的剩余文本是该模块的原始文档。当创建全新的
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2024-10-22 13:31:16
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变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）是近年来受欢迎的一种生成模型，它通过引入潜变量的分布学习复杂的数据分布。采用PyTorch实现的卷积变分自编码器（Convolutional Variational Autoencoder）在图像生成、图像重建等领域表现出色。以下是关于如何解决“变分自编码器 PyTorch 卷积”问题的详细记载。
### 背景定位
在图像生
以下代码来源于mathworks官网文档trainAutoencoder的Examples部分，注释来源是翻译原网页的介绍以及自己的理解。Train Sparse Autoencoder训练稀疏自编码器利用8个特征4177个样本的数据进行稀疏自编码器的训练，训练设置为系统默认。利用训练后的网络进行数据重建，最后给出了重建误差作为网络效果的衡量。%% Train Sparse Autoencoder
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2023-09-29 21:30:37
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目录1.Denoising Auto-Encoder2.Dropout Auto-Encoder3.Adversarial Auto-Encoder（1）原理图（2）解释说明 1.Denoising Auto-Encoder 一般而言，自编码器网络的训练较为稳定，从之前的自编码器的训练效果来也确实是这样的，但是由于损失函数是直接度量重
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2023-08-08 11:50:42
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自编码器通过将数据压缩成低维表示并重建原始数据来实现降维和去噪声等任务，而变分自编码器则使用潜在空间中的高斯分布进行更加精细的压缩和解压缩，并可以生成新的样本。变分自编码器是一种基于概率的自编码器，它使用潜在空间中的高斯分布来实现更加精细的压缩和解压缩。与普通的自编码器不同，它不仅学习如何对数据进行编码和解码，还会学习如何生成新的样本。生成新样本时，需要先从高斯分布中采样一个潜在变量，再通过解码器将其映射回数据空间中进行图像生成，但生成的结果有时会存在一些不连续的情况，需要注意调整采样和解码器的参数。
原创
2023-04-19 17:24:13
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目录一、什么是变分自编码器二、VAE的公式推导三、重参数化技巧 一、什么是变分自编码器 在讲述VAE(variational auto-encoder)之前，有必要先看一下AE(auto-encoder)。AE采用自监督学习的方式对高维数据进行高效的特征提取和特征表示，AE的结构中包含一个编码器（encoder）和解码器（decoder），其中encoder的作用是将我们的数据空间映射到另一
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2023-10-18 18:45:36
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VAE变分推导依赖数学公式（1）贝叶斯公式：\(p(z|x) = \frac{p(x|z)p(z)}{p(x)}\)
（2）边缘概率公式：\(p(x) =\int{p(x,z)}dz\)
（3）KL 散度公式：\(D_{KL}(p||q)=\int{p(x)log\frac{p(x)}{q(x)}}dx\)推导方式一注：一般随机变量是用大写字母表示，随机变量的取值用小写字母表示，随机变量的概率密度
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2023-10-16 22:54:59
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