生成模型--香草自编码器

最新推荐文章于 2024-09-23 22:44:18 发布
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分类专栏： 生成模型(VAE,GAN,GLOW)
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wydbyxr/article/details/83378252
本文探讨了香草自编码器的基本结构与工作原理。它是一种仅包含一个隐藏层的神经网络，通过输入与输出相同的数据，使用Adam优化器和均方误差损失函数，学习数据的压缩表示。当隐藏层维度小于输入维度时，该自编码器成为有损压缩，迫使网络学习数据的有效压缩表征。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

香草自编码器(?)

  在这种自编码器的最简单结构中，只有三个网络层，即只有一个隐藏层的神经网络。它的输入和输出是相同的，可通过使用Adam优化器和均方误差损失函数，来学习如何重构输入。
  都是全连接层。
  在这里，如果隐含层维数（64）小于输入维数（784），则称这个编码器是有损的。通过这个约束，来迫使神经网络来学习数据的压缩表征。

生成模型
crazy_scott的博客
03-20 2613
介绍判别模型和生成式模型，朴素贝叶斯。 生成模型和判别模型 discriminative learning algorithms，也就是根据特征值来求结果的概率。 可以表示为P(y∣x;θ)P(y|x;\theta)P(y∣x;θ)，在参数确定的条件下，直接求得在当前样本feature下的y的概率 实际上是求条件概率 常见的判别模型有线性回归、对数回归、线性判别分析、支持向量机、boosti...
【NLP Transformer】机器学习中自回归、自编码、Seq2Seq模型的区别
weixin_49986678的博客
04-18 1700
本文讨论自回归模型、自编码模型、Seq2Seq模型这三种编码器-解码器（encoder-decoder）架构的重叠和差异。我们首先会介绍编码器-解码器架构的基础知识，以提供最必要的背景知识。本文还简要介绍了经典或Vanilla（香草，计算机领域是普通的标准的、无扩展的意思）Transformer架构。接着，我们转向自回归模型，紧接着会介绍自编码模型，并且会看到当这两种模型组合时，我们就得到了Seq2Seq或者叫序列到序列模型。
生成模型之一——Auto Encoder
weixin_45582490的博客
09-23 2099
生成模型是机器学习领域的重要组成部分，通过学习输入数据的分布，它们能够生成与训练数据相似的新数据。在本篇文章中，我们将深入探讨自动编码器的原理、数学公式、模型结构，并展示其在图像和时序数据生成中的应用。通过本篇文章的介绍，希望大家能够对自动编码器有一个初步的了解，后续文章中，我们将进一步探讨其他生成模型的原理与应用。
第二章 自编码器生成模型入门
like_jmo的博客
10-25 1458
写在前面：最近看了《GAN实战》，由于本人忘性大，所以仅是笔记而已，方便回忆，如果能帮助大家就更好了。
无监督学习的深度学习：自动编码器与生成模型
AI天才研究院
12-23 961
1.背景介绍 无监督学习是一种通过从数据中发现隐含的结构和模式来进行学习的方法，而不依赖于标签或者预先定义的类别。在大数据时代，无监督学习成为了一种非常重要的方法，因为它可以帮助我们挖掘数据中的关键信息，从而为决策提供依据。深度学习是一种通过多层神经网络来进行学习的方法，它在监督学习和无监督学习方面都取得了显著的成果。本文将介绍无监督学习的深度学习，主要包括自动编码器和生成模型。 2.核心概念...
阿里云机器学习系列直播--使用变分自编码器VAE训练出深度生成模型
u012361116的博客
08-23 1054
《使用变分自编码器VAE训练出深度生成模型》               本周我们使用无监督深度学习算法变分自编码器VAE来做一些有趣的事情，通过对mnist数据集的学习，捕捉图像的结构变化（倾斜角度、圈的位置、形状等变化），生成数据集里没有的图像。 直播主题：使用变分自编码器VAE训练出深度生成模型 直播时间：2017年08月23日  周三晚 20:00 直播地址
用于深度学习的MatlabOctave工具箱包括深度信念网络堆叠自编码器卷积神经网络卷积自编码器和香草神经网络每种方法.zip
最新发布
01-07
DBNs）、堆叠自编码器（Stacked Autoencoders）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）、卷积自编码器（Convolutional Autoencoders）以及传统的香草神经网络（Vanilla Neural Networks）。...
TensorFlow 2.0 自动编码器的种类与实现
4. 可变自动编码器（VAE）：VAE是一种生成模型，它在潜在空间中引入了概率分布的概念。这允许它产生新的、潜在空间中的点，通过解码器生成新的数据样本。VAE在图像生成、文本生成等领域有广泛应用。 5. 条件变分...
自编码器
且慢
09-11 724
自编码器 文章目录自编码器简介特点应用结构分层训练方法香草自编码器栈式自编码器1.捆绑权重2.一次训练一个自编码器3.进行无监督预训练去噪自编码器 简介 神经网络就是一种特殊的自编码器，区别在于自编码器的输出和输入是相同的，是一个自监督的过程，通过训练自编码器，得到每一层中的权重参数，自然地我们就得到了输入x的不同的表示（每一层代表一种）这些就是特征，自动编码器就是一种尽可能复现原数据的神经网络。 自编码器通过简单地学习将输入复制到输出来工作。这一任务（就是输入训练数据， 再输出训练数据的任务）听起来似乎微
MixMAE(MixMIM):用于分层视觉变压器有效预训练的混合和掩码自编码器 论文阅读
weixin_51657614的博客
03-24 1113
以自我监督的方式利用未标记的视觉数据来学习表征是有趣但具有挑战性的。继BERT[14]在自然语言处理中，预训练MIM在学习各种下游视觉任务的视觉表示方面取得了巨大成功[4,21,44,50,51]，包括图像分类[13]、目标检测[31]、语义分割[56]、视频分类[20]和运动控制[50]。
VanillaFixes：修复了香草模型，纹理和其他资产问题的资源包
02-10
香草修复 此资源包修复了以下纹理和模型问题： 雪菌丝体和podzol的侧面纹理与非雪原的相似 盆栽植物，中继器，比较器和南瓜/甜瓜茎被遮蔽起来，即使它们不应该被遮盖（可能不会在香草中固定） 盾牌处于掉落物品形态时偏离中心 甜瓜/南瓜茎纹理平面被镜像，这与其他交叉模型不同 完全可可荚顶部/底部纹理的像素大小不正确 几个块在应该使用的地方不使用cullface 雪草/菌丝体/ podzol块不使用顶部的雪纹理（可能无法在香草中固定） 石英柱的顶部纹理未按预期与线条连接 龙蛋模型有一些粉碎的像素/尺寸错误的元素 向日葵头被拉伸 仙人掌和红石火把的背面即使在预期的情况下也不会呈现 砂岩和红砂岩墙壁的顶部和底部使用错误的纹理 梯子，藤蔓和栏杆从它们的支撑块上浮走了太多； 与红石/百合垫不一致 百合垫被镜像 主人没有内部纹理 叶子没有内部纹理 中继器渲染不需要的面Kong 比较器渲染不需要的面
DRL-2018:结合策略梯度方法（香草PG，Actor-Critic，PPO）和进化策略的实验
03-22
DRL-2018 该存储库的功能是2018年夏季深度强化学习研究项目的工作（由Keith Ross教授建议，由纽约大学上海分校院长本科研究基金资助）。 在此项目中，我们尝试将“策略梯度”方法（香草策略梯度（aka REINFORCE），Actor-Critic和PPO）与“进化策略”相结合，以设计出一种提高样本效率的混合算法。 在MuJoCo基准上评估了所提出算法的性能。 参考： 加强：罗纳德·J·威廉姆斯。 用于连接符增强学习的简单统计梯度跟踪算法。 机器学习，8（3-4）：229–256，1992年。 影评人：理查德·萨顿（Richard S Sutton），大卫·麦卡莱斯特（David A McAllester），萨特德·辛格（Satinder P Singh）和伊谢·曼苏（Yishay Mansour）。 通过函数逼近进行强化学习的策略梯度方法。 在《神经信息处理系统的进步
Wasserstein Auto-Encoders 【pdf】
12-20
We propose the Wasserstein Auto-Encoder (WAE)|a new algorithm for building a generative model of the data distribution. WAE minimizes a penalized form of the Wasserstein distance between the model distribution and the target distribution, which leads to a dierent regularizer than the one used by the Variational Auto-Encoder (VAE) [1]. This regularizer encourages the encoded training distribution to match the prior. We compare our algorithm with several other techniques and show that it is a generalization of adversarial auto-encoders (AAE) [2]. Our experiments show that WAE shares many of the properties of VAEs (stable training, encoder-decoder architecture, nice latent manifold structure) while generating samples of better quality, as measured by the FID score.
生成模型与判别模型
quintind的专栏
09-10 754
概念理解监督学习方法可分为两大类，即生成方法与判别方法，它们所学到的模型称为生成模型与判别模型。 判别模型：判别模型是学得一个分类面（即学得一个模型），该分类面可用来区分不同的数据分别属于哪一类； 生成模型：生成模型是学得各个类别各自的特征（即可看成学得多个模型），可用这些特征数据和要进行分类的数据进行比较，看新数据和学得的模型中哪个最相近，进而确定新数据属于哪一类。 举个例子：若分类目标是对图像中
生成模型-编码器与预训练
RUN
04-18 2190
模型包括了生成模型(无监督学习)、判别模型(有监督学习)。 下面介绍生成模型中的编码器： 1.自编码器 表征学习，可重构样本的特征。可用于CNN早期参数的初始化。是基于无监督学习的的神经网络。—预训练 编码和解码的两个W可以相同，即权值共享。误差是重构前后的特征的difference！误差反向传播，可用最小二乘法 和交叉熵函数 2.降噪自编码器 与自编码器的区别是降噪的输入向训练样本加入了随机...
keras 香草编码器_用香草javascript遍历dom
weixin_26736149的博客
09-09 300
keras 香草编码器If you’re new to JavaScript, you’re likely starting out with Vanilla JavaScript in order to learn the basics, and to understand how the language works at a core level, before jumping into f...
生成模型--多层自编码器
wydbyxr的博客
10-25 1292
多层自编码器   就是多个隐含层。任意一个隐含层都可以作为特征表征，但是为了使网络对称，一般使用了最中间的网络层。都是全连接层。
值得细读的8个视觉大模型生成式预训练方法
xxue345678的博客
06-11 1857
大语言模型的进展催生出了ChatGPT这样的应用，让大家对“第四次工业革命”和“AGI”的来临有了一些期待，也作为部分原因共同造就了美股2023年的繁荣。LLM和视觉的结合也越来越多：比如把LLM作为一种通用的接口，把视觉特征序列作为文本序列的PrefixToken，一起作为LLM的输入，得到图片或者视频的caption；也有把LLM和图片生成模型、视频生成模型结合的工作，以更好控制生成的内容。
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