文章目录一、Basic Idea of Auto Encoder1.1 Auto Encoder 结构1.2 Auto Encoder 降维1.3 Why Auto Encoder1.4 De-Noising Auto Encoder二、Feature Disentanglement 特征解耦2.1 特征解耦介绍2.2 特征解耦的应用2.2.1 Voice Conversion 语者转换三、Di
转载
2023-12-08 16:18:05
75阅读
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
转载
2024-09-22 22:31:57
25阅读
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
（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
282阅读
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
转载
2023-12-10 09:47:50
133阅读
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
转载
2024-01-10 20:22:54
63阅读
本节开始，我将跟随Antares博士进行TensorFlow程序设计的实践，该系列教程的理论知识（网络设计）并不高深，但是讲师本人的TF理解以及使用功底很好，故主要目的是学习TF使用的技巧、提升对框架的理解。本节中使用了高斯噪声，提醒了我添加噪声需要一个大小控制权重。
背景简介 TensorFlow实现讲解 设
转载
2023-12-15 14:45:10
97阅读
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
转载
2024-01-02 10:31:34
184阅读
在处理文本数据时，噪声会影响模型的性能。使用 PyTorch 创建一个文本数据降噪自编码器，将有助于我们从噪声数据中恢复崭新的信息。在这篇博文中，我将分享如何使用 PyTorch 实现文本数据降噪自编码器的过程，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等。
## 版本对比
在实现自编码器时，不同版本的 PyTorch 提供了不同的特性。例如，PyTorch 1.5 和
# 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
215阅读
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
2256阅读
# 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
107阅读
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
转载
2024-01-01 20:44:58
68阅读
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
转载
2024-08-13 17:14:02
86阅读
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
转载
2023-12-20 20:24:18
296阅读
编码维数小于输入维数的欠完备自编码器可以学习数据分布最显著的特征，但如果这类自编码器的容量过大，将会专注于复制任务进而学习不到任何有益信息。如果隐藏编码的维数与输入相等或者大于输入的过完备自编码器同样会发生类似的问题，在这种情况下，线性的编码器与解码器也可以学会输入数据的复制，进而学习不到任何有益特征。理想情况下，根据要建模的数据分布的复杂性，选择合适的编码维数与编码器、解码器容量，可以成功训练出
转载
2023-11-29 05:41:42
215阅读
# 教你实现 PyTorch 的稀疏自编码器
稀疏自编码器是一种用于学习稀疏特征表示的神经网络，通常可以用于特征提取、降维等任务。它诱导在隐藏层生成稀疏的表示，使得捕捉重要特征变得更加有效。本文将引导你逐步实现一个稀疏自编码器，主要分为以下几个步骤：
## 整体流程
以下是实现 PyTorch 稀疏自编码器的流程：
| 步骤 | 说明 |
| --- | --- |
| 1 | 安装 Py
目前深度学习框架的主流还是tensorflow，不过pytorch的热度正在上升，而且对于我这样的同学(懂一点python和机器学习，希望尽快完成应用或试验，部署环境要求不高比如不考虑嵌入式设备)，pytorch的吸引力更大一点，所以在这里分享一点在pytorch中填坑的经验，希望为其他的pytorch用户减少一些麻烦。1) 可以通过编码器自动提取隐含特征，相比人手提取，精度不一定有优势(事实上一
转载
2023-11-12 08:17:30
123阅读
# 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
