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
57阅读
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
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
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
## 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
147阅读
《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
374阅读
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
import osimport tensorflow as tfimport numpy as
原创
2021-01-31 14:39:57
80阅读
原文链接：://.gwylab.com/note-vae.html 讲的真的很好。理解VAE原理需要很多概率论相关的知识。这篇文章以VAE的构成顺序出发解释了各个部分需要用到的数学知识。 ...
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2021-07-28 21:17:00
475阅读
2评论
# PyTorch VAE实现
## 介绍
变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）是一种生成模型，可用于从高维数据中学习潜在表示，并生成具有相似特征的新样本。在本文中，我们将使用PyTorch实现一个简单的VAE模型。
## 变分自编码器
VAE是一种概率生成模型，由一个编码器和一个解码器组成。编码器将输入数据映射到潜在空间中的概率分布，而解码器则从潜在空
原创
2023-10-17 16:07:32
167阅读
## 教你如何实现"VAE pytorch 库"
作为一名经验丰富的开发者，我将会指导你如何在PyTorch中实现变分自动编码器（VAE）库。首先，我们来看一下整个过程的流程图：
```mermaid
pie
title VAE PyTorch 实现流程
"数据准备" : 20
"构建VAE模型" : 30
"定义损失函数" : 20
"优化器设置" : 20
"训练模型" : 30
```
本文主要介绍了一种在姿态估计任务中引入 VQ-VAE 来约束姿态特征空间的方法。另外本文的官方代码是基于 MMPose 做的，也欢
目录1、 章节3.13.2节中dropout函数的从零实现2、 章节3.16.4 模型训练3、 章节12. 7 torchtext.vocab.Vocab()类型附录1、用到的数据集 最近在学习Dive-into-DL-pytorch1.0v，其中某些章节存在错误，尝试将问题记录于此，便于自己以及他人查阅，如有错误欢迎大家指正交流。 另外，本人在看到1.0v结尾处时才发现2.0v，强烈推荐2.0
# 变分自编码器（Variational Autoencoder）简介
## 引言
变分自编码器（Variational Autoencoder，简称VAE）是一种生成模型，主要用于学习数据分布的表示。它是由自编码器（Autoencoder）发展而来的，通过引入隐变量（latent variable）来提高模型的表达能力。VAE结合了无监督学习和生成模型的优点，广泛应用于生成图像、文本等领域。
原创
2023-08-01 00:52:18
353阅读
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
# 如何使用PyTorch实现条件变分自编码器（Conditional VAE）
## 引言
条件变分自编码器（Conditional Variational Autoencoder，CVAE）是一种生成模型，它不仅学习数据的潜在表示，还能根据条件变量（如类别）生成样本。本文将指导新手如何在PyTorch中实现CVAE，我们将从理解流程开始，再逐步分析每个步骤，并给出对应的代码。
## 实现
花式解释AutoEncoder与VAE1什么是自动编码器自动编码器(AutoEncoder)最开始作为一种数据的压缩方法，其特点有:（1）跟数据相关程度很高，这意味着自动编码器只能压缩与训练数据相似的数据，这个其实比较显然，因为使用神经网络提取的特征一般是高度相关于原始的训练集，使用人脸训练出来的自动编码器在压缩自然界动物的图片是表现就会比较差，因为它只学习到了人脸的特征，而没有能够学习到自然界图
原创
2020-11-23 16:00:13
1201阅读
根据图像生成像素
原创
2022-08-26 10:46:45
629阅读
文章目录一、交叉熵公式推导二、 Pytorch 中交叉熵CrossEntropyLoss()参考资料 一、交叉熵公式推导 分类问题中，交叉熵函数是比较常用也是比较基础的损失函数，原来就只是会用，但一直搞不懂他是怎么来的？为什么交叉熵能够表征真实样本标签和预测概率之间的差值？现在把这个概念好好学习一下。 首先说起交叉熵，脑子里就会出现这个东西： 随后我们脑子里可能还会出现Sigmoid()这
# Android VAE虚拟机科普
## 引言
在开发Android应用程序时，我们常常需要在不同的设备上测试和运行我们的代码。然而，由于硬件环境的差异，某些设备可能无法满足我们的需求。这时候，虚拟机就成了一个非常有用的工具。本文将介绍Android VAE虚拟机，以及如何使用它来测试和运行Android应用程序。
## 什么是Android VAE虚拟机
Android VAE虚拟机是一种
