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
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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1. 前言促使我学习OpenGL新版本的一大动力，就是对改善渲染质量的渴望。谈到渲染，就不能不提光照模型。好的光照模型，对物体的真实感渲染起到至关重要的作用。本章我将从光照模型这个主题切入，来谈一谈如何通过编写shader来控制光照。注：本章的部分内容为主观叙述，未经严格的认证，如有问题，请以OpenGL新版教材为准。关于新版本的一些基础知识，如VBO，VAO的绑定，管线编程机制等，在
Keras搭建GAN生成MNIST手写体GAN简介生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。在GAN模型中，一般存在两个模块： 分别是生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）；二者的互相博弈与学习将会产生相当好的输出。原始
一句话说明：AE简单来说就是encode先压缩真实样本成一个隐变量（一般用z表示），在逆向decode还原生真实样本通大小的新样本。调整中间参数，使得前后样本尽量相似或相同，这样中间隐变量就能展现原来样本的特征了。VAE在此基础上，生成Z前，添加方差（即噪音），构成一个分布式结构，其它基本与AE相同。 一、简单介绍 变分自编码器（Variational Autoencod
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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如果需要小编其他论文翻译，请移步小编的GitHub地址 上一篇博客先搭建了基础环境，并熟悉了基础知识，本节基于此，再进行深一步的学习。 接下来看看如何基于PyTorch深度学习框架用简单快捷的方式搭建出复杂的神经网络模型，同时让模型参数的优化方法趋于高效。如同使用PyTorch中的自动梯度方法一样，在搭建复杂的神经网络模型的时候，我们也可以使用PyTorch中已定义的类
【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
## 使用PyTorch实现变分自编码器（VAE）的流程
变分自编码器（VAE）是一种流行的生成模型，可以用于图像生成、数据降维等任务。下面的内容将会详细介绍如何利用PyTorch实现一个简单的VAE，并提供一个明确的步骤和代码示例。
### 实现流程
以下是实现VAE的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-08-17 04:51:35
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半监督VAE模型在PyTorch中的实现
在深度学习的领域中，变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）已经成为生成模型的重要组成部分。最近，随着半监督学习的兴起，半监督VAE被提出以应对这些任务。半监督VAE结合了有标签和无标签数据的特性，具有更好的泛化能力。本文将深入探讨半监督VAE在PyTorch中的实现过程。
引言
在机器学习中，有标签的数据通常是稀缺的
先讲二极管如果把一块本征半导体的两边掺入不同的元素，使一边为P型，另一边为N型，则在两部分的接触面就会形成一个特殊的薄层，称为PN结。PN结是构成二极管、三极管及可控硅等许多半导体器件的基础。如右图所示是一块两边掺入不同元素的半导体。由于P型区和N型区两边的载流子性质及浓度均不相同，P型区的空穴浓度大，而N型区的电子浓度大，于是在交界面处产生了扩散运动。P型区的空穴向N型区扩散，因失去空穴而带负电
VAE 模型基本原理简单介绍1. 编写目的2. 推荐资料3. 相关背景3.1 生成模型(Generative model)：3.2 隐变量模型(Latent Variable Models)3.3 自编码器 (AutoEncoder)3.3.1 概述3.3.2 分类3.3.3 小结3.4 变分自编码 (Variational AutoEncoder)3.4.1 概述3.4.2 隐变量(Laten
目录 广义的文本生成，其他数据源转换成文本 机器翻译的历程 机器翻译的历程 规则、统计、神经网络 RNN的结构 transformer的结构 encoder编码 self-attention 多层迭代 并行计算，距离更短 优势，flops，每秒的浮点数运算次数 困惑度，LSTM并不是参数量越大效果越好 参数量越来越大性能瓶颈 API》算子》cuda kernel 原因 优化方向 形象比喻算子融合
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
前言人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。 ———-摘自百度百科说明环境：Ubuntu16.04 语言: Python 依赖：OpenCV+matplotlib加载人脸模型在我们安装OpenCV好以后，在目录下会有很多的
目录1 生成模型分类 1 2 Autoregressive model 2 3 变分推断 3 3.1 ELBO 3 3.2 变分分布族Q 5 4 VAE 6 5 GAN 6 6 flow模型 7 7 EM算法 8 8 DDPM 81 生成模型分类生成模型（Generatitve Models）在传统机器学习中具有悠久的历史。 主要有如下几种生成模型：autoregressive models 、V
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2024-04-25 20:09:46
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生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs），由2014年还在蒙特利尔读博士的Ian Goodfellow引入深度学习领域。2016年，GANs热潮席卷AI领域顶级会议，从ICLR到NIPS，大量高质量论文被发表和探讨。Yann LeCun曾评价GANs是“20年来机器学习领域最酷的想法”。Generative Adversarial Nets(GAN)
机器学习模型分生成式模型（Generative Models）和判别式模型(Discriminative Models)。判别式模型就是给出一个判断，比如是哪个类别，是多少值。也就是说，判别式模型给出的是一个值。为什么需要生成式模型？因为有时候不想要一个值，我们想学习一个分布(Distribution)
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2024-04-18 22:23:52
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