（1）简介Deep Learning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点，人工神经网络（
原创
2022-07-14 12:48:35
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深度学习系列第一篇 局部最优点+鞍点+学习率的调节 第二篇 并行计算 深度学习 机器学习 第三篇 长短期记忆网络（LSTM）是什么怎么工作的呢？ 第四篇 Dropout解析 代码实现 第五篇 Auto-encoder 自编码器 文章目录深度学习系列前言一、基础问题1.为什么要用Auto-Encoder自编码器2. Auto-Encoder的过程3. Auto-Encoder自编码器和整个模型的关系
文章目录数据降维主成分分析（PCA）自编码器（AE）变分自编码器（VAE）pytorch实现AE实现自编码器网络结构实现AE对MNIST数据集的处理VAE实现变分自编码器网络结构实现VAE对MNIST数据集的处理 本文只设计简单的介绍和pytorch实现，数学原理部分请移步知乎“不刷知乎”大佬的文章：半小时理解变分自编码器 本文部分观点引自上述知乎文章。数据降维降维是减少描述数据的特征数量的过程
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2023-12-10 09:47:50
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自编码器自动编码器是一种无监督的深度学习算法，它学习输入数据的编码表示，然后重新构造与输出相同的输入。它由编码器和解码器两个网络组成。编码器将高维输入压缩成低维潜在代码(也称为潜在代码或编码空间) ，以从中提取最相关的信息，而解码器则解压缩编码数据并重新创建原始输入。这种架构的目标是在编码时最大化信息并最小化重构误差。但是重构误差是什么？它的名字也是重构损失，通常是输入为实值时重构输入与原始输入之
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2024-01-10 20:22:54
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云桌面pytorch的配置以及简单脚本的编写 一、环境配置 1、更新pip 输入指令：python -m pip install --upgrade pip 2、配置Anaconda（用户管理python版本）： （1）进入官网找到选择版本： https://www.anaconda.com/products/individual（2）下载好后上传至云桌面，然后打开命令行输入： $ bash An
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2024-01-02 10:31:34
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Pytorch教程目录Torch and Numpy变量 (Variable)激励函数关系拟合（回归）区分类型 (分类)快速搭建法批训练加速神经网络训练Optimizer优化器卷积神经网络 CNN卷积神经网络（RNN、LSTM）RNN 循环神经网络 (分类)RNN 循环神经网络 (回归)目录Pytorch教程目录压缩与解压编码器 Encoder解码器 Decoder用神经网络如何进行非监督形式的学习. 也就是 autoencoder, 自编码.压缩与解压有一个神经网络,
原创
2021-07-09 14:54:00
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# PyTorch自编码器实现流程
## 1. 简介
在本文中，我们将学习如何使用PyTorch库实现自编码器（Autoencoder）。自编码器是一种无监督学习算法，用于学习特征的表示，同时也可以用于数据压缩和降维。在本教程中，我们将分步介绍实现自编码器的过程，包括数据准备、模型构建和训练。
## 2. 实现流程
下面是使用PyTorch实现自编码器的流程图：
```mermaid
f
原创
2023-09-28 11:04:24
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# 自编码器编码图片的基础知识及PyTorch示例
自编码器是一种无监督学习模型，通过学习将输入映射到一个较低维度的潜在空间（latent space），再将其重构为原始数据的形式。在图像处理中，自编码器尤其有用，它可以在降维、去噪和生成模型等场景中发挥作用。
## 自编码器的基本结构
自编码器通常由三部分组成：编码器（Encoder）、瓶颈层（Bottleneck）和解码器（Decoder
原创
2024-10-17 13:18:22
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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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本文讲述自编码器（Auto Encoder，下文简称AE)，将按照以下的思路展开讲解，力图使得初学者能看懂其中要义。目录如下： 1.AE的基本原理 2.AE的用途 3.基于MNIST数据集的AE的简单python实现1.AE的基本原理 AE，是神经网络模型
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2024-08-13 17:14:02
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完整代码下载链接?正在为您运送作品详情因为之前用生成对抗网络及众多变体生成诸如心电信号，肌电信号，脑电信号，微震信号，机械振动信号，雷达信号等，但生成的信号在频谱或者时频谱上表现很差，所以暂时先不涉及到这些复杂信号，仅仅以手写数字图像为例进行说明，因为Python相关的资源太多了，我就不凑热闹了，使用的编程环境为MALAB R2021B。首先看一下对抗自编码器AAE(Adversarial Aut
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2023-12-20 20:24:18
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函数中，定义了损失函数，并对模型进行了测试。测试过程与训练过程类似，但是不需要进行梯度更新。最后返回测试损失的平均值。实现堆叠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，用于训练和测试堆叠自编码器。数据集并创建数据加载器。然后创建了堆叠自编码器模型，并将其移动到设备上。最后生成一个随机图像并进行重构，然后显示出来。函
原创
2024-09-09 16:13:14
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自编码AutoEncoder是一种无监督学习的算法，他利用反向传播算法，
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2022-11-14 16:19:51
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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
# 对抗自编码器（Adversarial Autoencoder）与PyTorch
## 引言
对抗自编码器（Adversarial Autoencoder, AAE）是一种结合了生成对抗网络（GAN）和自编码器特性的模型。它不仅可以用于数据重构，还能生成新的数据样本。本文将通过PyTorch实现一个简单的对抗自编码器，并展示其基本工作原理。
## 工作原理
AAE 由两个主要部分构成：编
原创
2024-09-05 04:02:01
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# 图像自编码器与PyTorch
## 引言
图像自编码器是一种神经网络架构，能够将高维图像数据压缩到低维表示，并且可以从这种低维表示重构原始图像。它们在图像降噪、特征提取和生成对抗网络等领域中具有广泛应用。本文将探讨图像自编码器的基本原理，并通过PyTorch实现一个简单的自编码器示例。
## 图像自编码器的基础原理
自编码器主要由两个部分组成：编码器和解码器。编码器负责将输入数据转化为
最近在看自编码器相关的文章，我对这种算法的原理产生了极大的疑惑，为什么选择loss作为判断异常的标准呢？我想，原作者肯定是这么想的：1）只输入正常数据，那么模型将只会学习到正常数据的分布。推理时，模型可以很好地重构正常信号，正常信号引起的loss值会很小。2）模型没有学习到异常数据的分布，也不能够重构异常信号，异常信号引起的loss值会很大。但实际上，正常数据和异常数据的分布是相近的，只输入正常数
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2023-10-22 18:06:29
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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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# PyTorch 变分自编码器实现
变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）是一种生成模型，旨在通过学习输入数据的潜在分布来生成新数据。VAE结合了变分推断和自编码器的优点，通过优化变分下界来实现有效的学习。本文将介绍VAE的基本概念，并利用PyTorch实现一个简单的示例。
## 1. VAE的基本概念
在传统的自编码器中，我们将输入数据编码为潜在表示，并通
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
