卷积码卷积码是一种非分组码，它与分组码的主要差别是有记忆编码，即在任意时段，编码器的n个输出不仅与此时段的K个输入有关，而且还与存储器中的前M个输入有关，表示为(n, k, m)。其中n表示编码器有n个输出，k表示编码器有k个输入，m表示编码器中移位寄存器的个数即前m个输入。 解码使用最大似然的Viterbi译码法。示例（2，1，2）卷积码 1位输入，2位输出，2个移位寄存器D 两路的生成多项式为
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2024-01-19 23:32:01
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# 卷积自编码器（Convolutional Autoencoders）在PyTorch中的应用
卷积自编码器（Convolutional Autoencoders，CAE）是一种用于无监督学习的神经网络。它们由编码器和解码器两部分组成，可以有效地学习到输入数据的特征，并通过重建来评估学习的效果。卷积自编码器不仅在图像处理领域表现出色，还广泛应用于降噪、图像压缩等任务。
## 1. 什么是自编
卷积编码(n,k,m)的卷积编码器中,输出码组内的n个码元步进与该段内的k个信息位有关，海域前面m-1段内的信息位有关。卷积编码的表达方法有很多种，如离散卷积法、生成矩阵法、码生成多项式法 如图（2，1，2）卷积编码器的结构图（3，2，1）如下，输入每个clk下移动两位。离散卷积法若两路输出所对应的编码器的脉冲冲击响应为g1,g2,编码器用离散卷积表达式可以表示为 ps: 为什么叫做卷积码？ 单位
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2023-12-04 15:36:51
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1、基本概念理解1.1 直观理解卷积编码器图1 （3,1,2）卷积编码器子生成元： g(1,1) = (100), g(1,2) = (110)，g(1,3) = (101)生成多项式矩阵：系统规范形式卷积编码器：图2 （3,2,2）卷积编码器子生成元： g(1,1) = (100)，g(1,2) = (000)，g(1,3) = (101) &nb
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2023-12-08 09:33:28
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1.为何要引入空洞卷积1.1.Pool下采样的缺点 在分割网络中，一般先通过Conv和Pool进行操作，其中Conv提取特征信息（假设padding为same），Pool进行下采样。下采样的好处就是能够减少feature map的尺寸并且增大感受野，但是这又引起了另一个问题，那就是经过下采样后，一些细节的信息就丢失掉了。而在后续的上采样阶段，想要对这些丢失掉的
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2024-02-08 14:48:54
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上期为大家讲解了卷积的变体——转置卷积。那么转置卷积可以实现什么样的功能呢？知道的小伙伴请文末留言，我们将抽取一位幸运儿给予神秘奖品哦。本期将继续为大家带来卷积的变体：空洞卷积（Dilated Convolution）。空洞卷积提出背景在像素级预测问题中（比如语义分割，这里以FCN[1]为例进行说明），图像输入到网络中，FCN先如同传统的CNN网络一样对图像做卷积以及池化计算，降低特征图尺寸的同时
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2024-03-19 13:54:26
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# 实现“卷积变分自编码器 pytorch”
## 简介
在本文中，我将教会你如何使用PyTorch实现卷积变分自编码器(Convolutional Variational Autoencoder, Conv-VAE)。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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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
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
时间: 2019-8-29引言 当你在看论文的时候，经常会遇到编码器、解码器、自编码器（Autoencoder）这些字眼，它们到底是干什么的呢？其主要作用又是什么呢？那么本篇主要带大家了解自编码器（Autoencoder）。自编码器（Autoencoder）介绍自编码简单模型介绍 暂且不谈神经网络、深度学习等，仅仅是自编码器的话，其原理其实很简单。自编码器可以理解为一个试图去还原其原
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2024-01-01 20:44:58
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自编码器是一种无监督学习算法，广泛用于数据降维、特征学习和图像去噪等任务。自编码器通过引入神经网络，尤其是在深度学习的背景下，改变了传统的特征提取方法，从而提升模型的性能。本文将详细阐述如何使用 PyTorch 实现一个自编码器的过程，供开发者参考和学习。
### 背景描述
在过去的十年中，深度学习逐渐成为了一种重要的数据建模技术，尤其是在计算机视觉和自然语言处理等领域。2014 年，Ian
以下是一个使用PyTorch实现自编码器的示例代码，该代码包括三个自编码器和一些辅助函数，用于训练和测试自编码器。案例1import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as da
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2023-12-17 20:01:41
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参考书目：陈允杰.TensorFlow与Keras——Python深度学习应用实战.北京:中国水利水电出版社,2021本系列基本不讲数学原理，只从代码角度去让读者们利用最简洁的Python代码实现深度学习方法。自编码器是一种实现编码和解码的神经网络，是一种数据压缩的算法，类似于主成分分析，是一种降维的特征提取。其特点为：1.只使用特定的数据自编码器，只适用于与训练集相似的数据压缩。 2
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2024-05-08 20:55:59
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文章目录卷积码基础卷积码的概念卷积码编码器的结构卷积编码器表示1、连接矢量（生成矢量)2、状态描述和状态图3、树图4、网格图（The trellis Diagram） 卷积码基础分组码—无记忆编码卷积码—记忆编码能够识记卷积码的基本概念;能够根据连接矢量画出卷积码的编码器，并进行编码;能够根据编码器画出该卷积码状态转移图和网格图;能够运用维特比译码算法对卷积码进行译码;了解交织的概念。卷积码的概
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2024-08-08 11:05:44
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本文介绍了自编码器（AE），变分自编码器（VAE）图自编码器（GAE）和变分图自编码器（VGAE）的基本原理，以及说明了如何使用这四种方法应用到下游任务：分类，聚类，可视化等。
自编码器是无监督学习领域中一个非常重要的工具。最近由于图神经网络的兴起，图自编码器得到了广泛的关注。笔者最近在做相关的工作，对科研工作中经常遇到的：图自编码器（GAE）和
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2024-01-10 14:02:36
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卷积码原理介绍 文章目录卷积码原理介绍1.基本概念1.1 编码器状态2.(n,1,m)卷积编码及仿真3.(n,k,m)卷积编码及仿真4.总结 1.基本概念首先卷积码是一种纠错码，让我们先从大格局出发，去认识卷积码。如图1所示我是先从通信原理书上了解了卷积码的概念，再结合网上部分资料，勉强搞懂，感觉主要需要掌握卷积码编码器、状态图、网状图。基本概念太多，要叙述起来需要花挺多时间的，不过网上这部分资料
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2024-09-22 22:31:57
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自动编码器（Auto-Encoder，AE）自动编码器（Auto-Encoder，AE）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 h，可以产生编码（code）表示输入。该网络可以看作由两部分组成：一个由函数 h = f(x) 表示的编码器和一个生成重构的解码器 r = g(h)。我们不应该将自编码器设计成输入到输出完
一、 变换编码是什么？是为了解决什么问题的？ 图像变换编码是指将以空间域中像素形式描述的图像转换至变换域，以变换系数的形式加以表示。绝大多数图像都含有较多平坦区域和内容变化缓慢的区域，适当的变换可使图像能量在空间域的分散分布转为在变换域的相对集中分布，以达到去除空间冗余的目的，获得对图像信息的有效压缩。 变换总的操作可
降噪自编码器是一种用于学习数据有效表征的神经网络结构，尤其适用于去噪任务。在本文中，我们主要关注如何使用 PyTorch 实现降噪自编码器，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化的内容。
## 版本对比
在不同版本的 PyTorch 中，降噪自编码器的实现方式和性能可能有明显的差异。以下是对于不同版本间兼容性的分析和演进。
### 兼容性分析
在迁移到新版本时，通常
# 堆叠自编码器 PyTorch 实现指南
堆叠自编码器（Stacked Autoencoder）是一种深度学习模型，通常用于无监督特征学习。通过一系列的自编码器层，我们可以逐步提取数据的高级特征。接下来，我会带你通过简单明了的步骤，教你如何使用PyTorch实现堆叠自编码器。我们将从流程图开始，然后逐步实现每一个步骤。
## 整体流程概述
以下是实现堆叠自编码器的主要步骤：
| 步骤 |
