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
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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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
## 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
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
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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本节内容学习了：模型自定义的三种方式：Sequential, Modile List,Module dict；当模型有重复出现的层结构，我们可以构建模型块实现复用来构建复杂模型；如果要对模型进行修改：通过实例化来修改特定的层、通过在forward中增加参数来增加输入（要注意修改函数体内增加的输入是如何起作用的、对应的模型的定义也要进行修改）、通过return特定的值来实现额外输出；模型的读取和保存
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2023-09-04 13:56:45
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## 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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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
《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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# 变分自编码器（VAE）及其在PyTorch中的实现
变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）是一种生成模型，广泛应用于图像生成、语音合成、异常检测等领域。在这篇文章中，我们将介绍VAE的基本原理，并提供一个基于PyTorch的实现示例，以帮助你更好地理解这一重要的机器学习模型。
## 什么是VAE？
VAE是一种通过变分推断来学习概率模型的生成模型。与传统
本教程通过自包含的例子介绍 PyTorch 的基本概念。要查看格式更加优美的图文并茂的教程，请移步：http://studyai.com/pytorch-1.4/beginner/pytorch_with_examples.html
PyTorch的核心是提供了两个主要特性:n维Tensor，类似于numpy，但可以在GPU上运行。
建立和训练神经网络的自动微分我们将使用一个完全连接的relu网络
# 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
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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
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2024-10-04 15:15:47
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## 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
```
原创
2024-06-03 06:37:39
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# 如何用 PyTorch 实现卷积变分自编码器（Convolutional VAE）
卷积变分自编码器（Convolutional Variational Autoencoder, CVAE）是一种强大的生成模型，能够有效地学习输入数据的潜在空间，并可以用来生成与输入数据相似的新样本。本文将介绍如何使用 PyTorch 实现 CVAE，包括必要的步骤和代码示例。
## 流程概述
在实现 C
VAE实现 PyTorch 记录
近年来，变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）作为生成模型的一个重要方法，逐渐在自动编码、数据生成等领域得到了广泛应用。随着深度学习技术的发展和开源框架的普及，使用 PyTorch 实现 VAE 的需求日益增加。以下是我对 VAE 在 PyTorch 中实现的过程整理的复盘记录。
### 背景描述
在 2013 年，Kingm
# 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
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if name:
return {'state':'error','data':'名称不可为空'}类似这种验证写多了后来发不仅不美观规范，而且后期修改和添加验证也很麻烦 ，就产生了写个类似Django里面的form那种表单验证，不过比那个简陋多啦。我的习惯是用捕获异常的方式处理这种验证先明确代码的层次关系 MinLengthValidate MaxLengthValidate MaxVal
