引言 前面三篇文章介绍了变分推断(variational inference),这篇文章将要介绍变分自编码器,但是在介绍变分自编码器前,我们先来了解一下传统的自编码器。 自编码器 自编码器(autoencoder)属于无监督学习模型(unsupervised learning ...
查看支持的编码器 也就是 vcodec后面可以接的参数 :ffmpeg codecs 查看支持的封装格式 也就是 f后面可以接的参数 :ffmpeg formats 查看支持的滤镜 也就是 vf后面可以接的参数 :ffmpeg filters 此内容可以在ffmpeg文档 . 部分找到http: www.ffmpeg.org ffmpeg doc.html SEC http: blog.yikuy ...
2014-06-04 16:30 0 4505 推荐指数:
引言 前面三篇文章介绍了变分推断(variational inference),这篇文章将要介绍变分自编码器,但是在介绍变分自编码器前,我们先来了解一下传统的自编码器。 自编码器 自编码器(autoencoder)属于无监督学习模型(unsupervised learning ...
4.2 编码器 在数字系统中,用二进制代码表示特定信息(十进制)的过程称为编码,实现编码功能的电路称为编码器。 4.2.1 普通编码器的编码原理 普通编码器要求在任何时刻只允许一个输入信号有效,否则输出将发生混乱。 1.二进制编码 用 n 位二进制代码对2n 个信号进行编码 ...
原帖地址:http://blog.csdn.net/austinblog/article/details/25127533 该文将以X264编码器为例,解释说明FFMPEG是怎么调用第三方编码器来进行编码的。 所有编码器和解码器都是 ...
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”是一种 ...
自编码器论文的提出是为了神经网络权重更好的初始化,他将多层网络一层一层的通过自编码器确定初始权重,最终再对模型进行权重训练; 这种初始化权重的方式目前已经不是主流,但他的思路可以借鉴到很多场景; 模型简介 自编码器,AutoEncode,它分为两部分,前一部分是编码器,后一部分是解码器 ...
稀疏矩阵 在矩阵中,若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目,并且非0元素分布没有规律时,则称该矩阵为稀疏矩阵;与之相反,若非0元素数目占大多数时,则称该矩阵为稠密矩阵。定义非零元素的总数比上矩阵所有元素的总数为矩阵的稠密度。 就是很稀疏,像程序员的头发[尴尬] 稀疏编码 稀疏编码 ...
FFmpeg,H.264,Directshow,opencv及视频编码与封装格式 最近做项目,参考网上的资料,梳理了一下视频采集,编码,传输,显示相关知识及常用的视频处理框架和开源库(本文有误的地方请见谅,好多概念网上说的感觉都不清楚)。 一.FFmpeg ...
旋转增量值编码器 旋转增量值编码器以转动时输出脉冲, 通过计数设备来计算其位置, 当编码器不动或停电时, 依靠计数设备的内部记忆来记住位置。这样,当停电后,编码器不能有任何的移动,当来电工作时,编码器输出脉冲过程中,也不能有干扰而丢失脉冲,不然,计数设备计算并记忆的零点就会偏移, 而且这种偏移 ...