要使用两个工具：pyenv和virtualenv。前者用于管理不同的Python版本，后者用于管理不同的工作环境。1 pyenvpyenv是一个Python版本管理工具，它能够进行全局的Python版本切换，也可以为单个项目提供对应的Python版本。使用pyenv以后，可以在服务器上安装多个不同的Python版本，也可以安装不同的Python实现。不同Python版本之间的切换也非常简单。pye
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2024-06-19 08:41:14
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# 变分自编码器(VAE)训练与测试
变分自编码器（Variational Autoencoder，简称VAE）是一种生成模型，主要用于学习数据的潜在分布。与传统自编码器不同，VAE采用了概率推断的方式，使得生成的数据更加多样化。本文将通过Python代码示例来详细讲解如何训练和测试一个简单的VAE模型。
## VAE的基本原理
VAE的核心思想是将输入数据映射到潜在空间，然后从潜在空间中生
:34CNN表示卷积神经网络。这是一种特殊类型的神经网络，是为具有空间结构的数据而设计的。例如，具有自然空间顺序的图像非常适合于CNN。卷积神经网络由许多“filters”组成，它们对数据进行卷积或滑动，并在每个滑动位置产生激活。这些激活产生一个“featur...
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2019-01-13 10:38:16
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由于论文需要，开始逐渐的学习CNN关于文本抽取的问题，由于语言功底不好，所以在学习中难免会有很多函数不会用的情况.....￣へ￣主要是我自己的原因，但是我更多的把语言当成是一个工具，需要的时候查找就行~~~~但是这也仅限于搬砖的时候，大多数时候如果要自己写代码，这个还是行不通的。简单的说一下在PCA，第一次接触这个名词还是在学习有关CNN算法时，一篇博客提到的数据输入层中，数据简单处理的几种方法之
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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# 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
# 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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实例引入实例1：演示with session的使用import tensorflow as tf
a = tf.constant(3)
b = tf.constant(4)
with tf.Session() as sess:
print("相加：%i"%sess.run(a+b))
print("相乘：%i"%sess.run(a*b))结果： 相加：7 相乘：12实例2：演
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
简介 进入到新世纪，第一个突破并不是在算法上的，而是工程上。2006年，研究人员成功利用GPU加速了CNN，相比CPU实现快了4倍。虽然这里没有算法的提升，但是其意义可能比一般的算法提升更大。 原论文地址：http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.
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2024-05-25 10:47:47
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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
【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
上一节介绍了app的生成和基础设定这一节会为大家介绍更进一步的，我们需要控制出外远走啦，例如登山啦我们的地形实在太小啦，那怎么办呢？（1）你可以将plane的scale变大一点（2）你可以移除Plane然后添加一个Terrain移除plane添加Terrain然后我们可以制作属于我们的地形地形属性框选中一定形状和大小，然后在地形上拖动，就会出现属于你自己的地形了，应该有点山的轮廓了。成
1. 导入各种模块基本形式为：import 模块名from 某个文件 import 某个模块2. 导入数据(以两类分类问题为例，即numClass = 2)训练集数据data可以看到，data是一个四维的ndarray训练集的标签3. 将导入的数据转化我keras可以接受的数据格式keras要求的label格式应该为binary class matrices，所以，需要对输入的label数据进行转
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2023-09-19 22:39:58
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# 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
原创
2024-09-30 06:05:38
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1评论
前言在我们训练神经网络时，通常使用的优化算法就是梯度下降，在这篇文章中，我以卷积神经网络为例，来具体展示一下在Pytorch中如何使用梯度下降算法来进行卷积神经网络的参数优化。1.网络搭建我们先来构建一个简单的卷积网络。import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class Conv_net(nn.Module):
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2023-11-03 09:46:52
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Unsupervised Learning: Deep Auto-encoder 文本介绍了自编码器的基本思想，与PCA的联系，从单层编码到多层的变化，在文字搜索和图像搜索上的应用，预训练DNN的基本过程，利用CNN实现自编码器的过程，加噪声的自编码器，利用解码器生成图像等内容IntroductionAuto-encoder本质上就是一个自我压缩和解压的过程，我们想要获取压缩后的code，它代表了
目录(?)[+]
MATLAB实现CNN一般会用到deepLearnToolbox-master。但是根据Git上面的说明，现在已经停止更新了，而且有很多功能也不太能够支持，具体的请大家自习看一看Git中的README。 deepLearnToolbox-master是一个深度学习matlab包，里面含有很多机器学习算法，如卷积神经网络CNN，深度信念网络DBN，自动编码Auto
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2024-08-12 11:57:49
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基础的理论知识参考：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/485480下面的代码也是基于上面文章的实现： 整个算法分为三个步骤：前向计算每个神经元的输出值aj
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2024-04-19 22:23:03
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# 什么是卷积神经网络（CNN）？
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习算法，通常用于处理图像、视频等数据。CNN通过模仿生物视觉神经网络的工作原理，有效地提取图像特征，从而提高图像分类、物体检测等任务的准确性。
CNN的核心构件包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层用于特征提取；池化层负责降低特征的维度并防止过拟合；全连接层则将提取到
