【深度学习】【python】vae变分自编码器实现 中文注释版“你的代码很不错,不过下一秒就是我的了.” 环境要求python3.5tensorflow 1.4pytorch 0.2.0运行结果:本程序只需要tensorflow. 程序如下:#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
变分自编码器
reference: https://j
学习过Java 编程语言的小伙伴，应该都知道在Java 语言学习过程中会学到类属性的getter & setter 方法。那么在Python 中是否也有类似的方法呢？答案是，有的。今天的分享内容是：如何使用@property 装饰器去实现Python 中的getter & setter 方法。在代码实操之前，先来了解下@property 装饰器相关的小知识。有利于更好地理解以下实操
概述VAE（Variational Auto-Encoders，变分自编码器）属于一种生成式模型，希望可以将一个低维向量映射到一个高维的真实数据，常将其与GAN对比以突出后者。VAE属于Auto-Encoder的变体，通过对code引入噪声，使其具备一定的生成能力。直观理解 图左展示的是Auto-Encoder（AE），可以看出AE只会把输入编码到低维空间的一个点，然后通过这个点解码出原输入。如输
近期看论文要用到VAE，看了很多资料，有这样一种感觉，要么过度过于偏向数学原理，要么只是讲了讲网络结构。本文将两者结合，以简洁易懂的语言结合代码实现来介绍VAE。1 解决问题VAE是变分推断（variational inference ）以及自编码器（Auto-encoder）的组合，是一种非监督的生成模型，其概率图模型和深度学习有机结合，近年来比较火热。VAE可以用于但不局限于降维信息检索等任务
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2023-11-24 21:30:43
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一、为什么需要建立数据模型数据模型是组织和存储数据的方法；适合业务和基础数据存储环境的模型，具有以下几点好处：性能：快速查询所需要的数据，减少数据的 I/O 吞吐；成本：减少不必要的数据冗余，实现计算结果复用，降低数据系统中的存储和计算成本；效率：改善用户使用数据的体验，提高使用数据的效率； 质量：改善数据统计口径的不一致性，减少数据计算错误的可能性； 二、关系数
# 变分自编码器(VAE)训练与测试
变分自编码器（Variational Autoencoder，简称VAE）是一种生成模型，主要用于学习数据的潜在分布。与传统自编码器不同，VAE采用了概率推断的方式，使得生成的数据更加多样化。本文将通过Python代码示例来详细讲解如何训练和测试一个简单的VAE模型。
## VAE的基本原理
VAE的核心思想是将输入数据映射到潜在空间，然后从潜在空间中生
小学生python游戏编程arcade----坦克换色前言坦克换色1、RGB颜色1.1 RGB1.2 PIL 模块中的image1.3 效果图1.4 代码实现1.5 总结2、RGB转换为HSV2.1 RGB2.2 HSV2.3 python RGB 转HSV colorsys.rgb_to_hsv2.4 效果2.4 代码实现3 转换为函数，以便游戏中调用总结源码获取 前言接上篇文章继续解绍arc
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2024-05-17 00:57:57
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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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由于论文需要，开始逐渐的学习CNN关于文本抽取的问题，由于语言功底不好，所以在学习中难免会有很多函数不会用的情况.....￣へ￣主要是我自己的原因，但是我更多的把语言当成是一个工具，需要的时候查找就行~~~~但是这也仅限于搬砖的时候，大多数时候如果要自己写代码，这个还是行不通的。简单的说一下在PCA，第一次接触这个名词还是在学习有关CNN算法时，一篇博客提到的数据输入层中，数据简单处理的几种方法之
## Python中的VAE与KL散度
### 什么是VAE？
VAE是一种生成模型，用于从潜在空间中学习数据的分布。它结合了自动编码器（Encoder）和生成器（Decoder）的概念，能够生成具有良好连续性的数据。
### 什么是KL散度？
KL散度（Kullback-Leibler divergence）是一种用来衡量两个概率分布之间差异的指标。在VAE中，KL散度用来度量潜在变量的分布
原创
2024-06-06 06:06:08
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目录一、python矩阵1.python矩阵操作2.python矩阵乘法3.python矩阵转置4.python求方程的迹5.python方阵的行列式计算方法6.python求逆矩阵/伴随矩阵7.python解多元一次方程二、梯度下降法三、最小二乘法 实验目的： 1.练习Python矩阵 2.解释微分、梯度的含义？ 什么是梯度下降法？并用用梯度下降法手工求解参考，在Excel里用牛顿法、或者梯度
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2024-07-07 12:38:46
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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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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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要使用两个工具：pyenv和virtualenv。前者用于管理不同的Python版本，后者用于管理不同的工作环境。1 pyenvpyenv是一个Python版本管理工具，它能够进行全局的Python版本切换，也可以为单个项目提供对应的Python版本。使用pyenv以后，可以在服务器上安装多个不同的Python版本，也可以安装不同的Python实现。不同Python版本之间的切换也非常简单。pye
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2024-06-19 08:41:14
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编辑｜深蓝学院论文提出了PVO，这是一种新的全景视觉里程计框架，用于实现场景运动、几何和全景分割信息的更全面建模。提出的PVO在统一的视图中对视觉里程计（VO）和视频全景分割（VPS）进行建模，这使得这两项任务互惠互利。具体来说，在图像全景分割的指导下，在VO模块中引入了全景更新模块。该全景增强VO模块可以通过全景感知动态mask来减轻动态目标在相机姿态估计中的影响。另一方面，VO增强型VPS模块
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2024-09-23 10:17:41
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1.简介上一篇文章里我们介绍了【图像生成】的GAN及其改进WGAN，还有对应的condition条件生成代码。这篇文章主要介绍另外一种生成网络VAE。2.原理VAE相对于GAN来说像是一种相反的存在：GAN是输入latent生成图像，再用生成的图像去修正网络；而VAE是输入图像生成latent，让latent的尽量接近原数据集的分布。这两者是不是有种奇妙的转置的感觉？让我们从头来理解下VAE的由来
## 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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《异常检测——从经典算法到深度学习》0 概论1 基于隔离森林的异常检测算法 2 基于LOF的异常检测算法3 基于One-Class SVM的异常检测算法4 基于高斯概率密度异常检测算法5 Opprentice——异常检测经典算法最终篇6 基于重构概率的 VAE 异常检测7 基于条件VAE异常检测8 Donut: 基于 VAE 的 Web 应用周期性 KPI 无监督异常检测9 异常检测资料汇总（持续
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2023-08-07 15:30:14
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总结： AE（自编码器）：编码->n维向量->直接解码 VAE（变分自编码器）：编码->n维向量->每个维度使用正态分布拟合->每个维度采样形成新的n维向量->解码 CVAE（条件VAE）：每个维度用拟合后的分布均值要和目标图片一致 VQVAE（向量量化自编码器）：编码->n维向量->每个维度使用cookbook找到最近向量->解码 注意VQV
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2024-05-14 22:57:35
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# 使用VAE进行数据增强与npy文件操作的探讨
在机器学习与深度学习的领域中，数据的可获得性与质量是模型表现的重要因素。数据增强是一种有效的策略，用于扩展训练数据集的规模和多样性。变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）是一种生成模型，可以应用于数据增强上。在本篇文章中，我们将讨论如何利用VAE对npy文件中的数据进行增强，并提供详细的代码示例。
## 什么是
