在构建现代深度学习模型时，特别是涉及生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、扩散模型（Diffusion）和DALL·E等架构的结合，常常会遇到各种挑战。本文将为大家详细解析如何将这些技术集成在一起，并提供一系列实践性的操作步骤和解决方案。
## 环境准备
在开始之前，确保你的开发环境已准备好。有效的技术栈兼容性对于成功地运行和集成这些模型至关重要。以下是我所使用的技术栈：
```m
VAE-GAN如下图所示，也就是VAE+GAN的组合。我们知道VAE是是否是真实的图片，训练结束后，我们就能直接取出GAN的部分做生成使
原创
2022-12-14 16:26:59
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本文讲解了无监督学习（聚类、PCA、特征学习、密度估计）和三种常用生成模型的原理及优缺点：Pixel RNN / Pixel CNN、变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）【对应 CS231n Lecture 13】
原创
2022-06-14 10:44:01
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:34CNN表示卷积神经网络。这是一种特殊类型的神经网络，是为具有空间结构的数据而设计的。例如，具有自然空间顺序的图像非常适合于CNN。卷积神经网络由许多“filters”组成，它们对数据进行卷积或滑动，并在每个滑动位置产生激活。这些激活产生一个“featur...
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2019-01-13 10:38:16
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abstract: 建模自然图像中 的分布是无监督学习中地标性的一个问题。这个任务需要模型同时具有可表达、易处理和伸缩性（expressive, tractable and scalable）。我们展示了一个模型在两个空间维度序列化地预测图像中的像素。我们对图中原始像素点的离散概率建模，并编码图像整个集的依赖性。架构的先进性体现在有两维的RNN并
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2024-02-23 10:48:41
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Spanner 总结说明：本文为论文 《Spanner: Google’s Globally-Distributed Database》 的个人理解，难免有理解不到位之处，欢迎交流与指正 。论文地址：Spanner Paper0. 简介Spanner 是由 Google 设计和研发的一款分布式数据库。它将数据分布在全球范围内，并支持外部一致性的分布式事务。对于读写事务，它使用基于 Paxos 复制
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2024-09-24 13:23:45
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变分自动编码器（VAE）是一种生成模型，它可以学习数据的概率分布，并生成新的数据点。VAE 通过一个编码器和一个解码器来实现这一目标。编码
原创
2023-12-27 10:10:08
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# 深度学习参数数量的变化：NLM VAE GAN 实现指南
在深度学习领域，模型的复杂度往往与参数的数量密切相关。本文将带领你一步一步实现一个结合了非线性映射(NLM)、变分自编码器(VAE)和生成对抗网络(GAN)的深度学习模型，我们将重点关注参数数量的变化。
## 整体流程
首先，我们来理清整件事情的流程，为了清晰起见，使用下面的表格展现步骤：
| 步骤 | 描述
一、IC卡分类：1、非加密存储器卡：卡内的集成电路芯片主要是EEPROM，具有数据存储功能，不具有数据处理功能和硬件加密功能。2、逻辑加密存储器卡：在非加密存储器卡的基础上增加了加密逻辑电路，加密逻辑电路通过校验密码方式来保护卡内的数据对于外部访问是否开放，但只是低层次的安全保护，无法防范恶意性的攻击。3、CPU卡：也称智能卡，卡内的集成电路中带有微处理器CPU、存储单元（包括随机存储器RAM、程
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2024-10-11 20:21:48
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每一种算法在准确性和效率方面都有其优点和局限性。虽然GANs和基于流程的模型通常生成比VAE更好或更接近真实的于流
原创
2024-05-15 11:52:19
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变分自动编码器（VAE）是一种生成模型，它可以用来学习数据的概率分布，并生成类似于训练数据的新样本。VAE 的核心思想
原创
精选
2024-01-08 12:26:00
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最近在学习生成模型的相关知识，这篇文章将介绍一下变分自编码器（Va辑 | ...
原创
2022-10-12 16:33:09
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很多文章已经详细介绍了各类生成模型，比如自回归模型Autoregressive Model (AR)，生成对抗网络Generative Adversarial Network (GAN)，标准化流模型Normalizing Flow (Flow)，变分自编码器Variationa...
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2022-12-31 10:29:07
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生成模型是一种利用无监督学习来学习任何类型的数据分布的强有力方法，它在短短几年内取得了巨大的成功。所有类型的生成模型都致力于学习训练集的真实数据分布，从而产生具有一些变化的新数据点。但我们并不总能够隐式或显式地了解我们数据的确切分布。因此，我们要试图建立一个与真实数据分布尽可能相似的分布建模。为此，我们可以利用神经网络的能力来学习一个函数，它可以将模型分布逼近真实分布。最常用、最有效的两种方法是变
原创
2021-04-04 18:22:51
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先看tflearn 官方的：from __future__ import division, print_function, absolute_import
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm
import tensorflow as tf
import tflearn
原创
2023-05-31 10:37:42
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VAE 模型是一种有趣的生成模型，与GAN相比，VAE 有更加完备的数学理论（引入了隐变量），理论推导更加显性，训练相对来说更加容易。VAE 可以从神经网络的角度或者概率图模型的角度来解释。VAE 全名叫 变分自编码器，是从之前的 auto-encoder 演变过来的，auto-encoder 也就是自编码器，自编码器，顾名思义，就是可以自己对自己进行编码，重构。所以 AE 模型一般都由两部分的网
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2024-07-03 03:31:34
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关于自编码器的原理见另一篇博客 ： 编码器AE & VAE这里谈谈对于变分自编码器（Variational auto-encoder）即VAE的实现。 1. 稀疏编码首先介绍一下“稀疏编码”这一概念。 早期学者在黑白风景照片中可以提取到许多16*16像素的图像碎片。而这些图像碎片几乎都可由64种正交的边组合得到。而且组
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2023-11-11 21:31:42
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## 实现 VAE（Variational Autoencoder）的步骤和代码解析
### 1. 介绍
在开始之前，让我们先简要了解一下 VAE（Variational Autoencoder）。
VAE 是一种生成模型，它结合了自编码器（Autoencoder）和变分推断（Variational Inference）的思想。VAE 可以用于学习数据的潜在表示，并用于生成新的数据样本。
原创
2023-08-16 16:29:06
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