原文:(译) Conditional Variational Autoencoders 条件式变换自编码机

Conditional Variational Autoencoders 条件式变换自编码机 Goal of a Variational Autoencoder: 一个 VAE variational autoencoder 是一个产生式模型,意味着我们可以产生看起来像我们的训练数据的 samples。以 mnist 数据集为例,这些伪造的样本可以看做是手写字体的合成图像。我们的 VAE 将会提 ...

2016-12-28 21:47 0 7969 推荐指数:

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第十五章——自编码器(Autoencoders

自编码器是一种能够通过无监督学习,学到输入数据高效表示的人工神经网络。输入数据的这一高效表示称为编码(codings),其维度一般远小于输入数据,使得自编码器可用于降维(查看第八章)。更重要的是,自编码器可作为强大的特征检测器(feature detectors),应用于深度神经网络的预训练(查看 ...

Tue May 29 23:15:00 CST 2018 4 39858
自编码算法

对于一个拥有输入层,隐藏层,输出层的三层神经网络,我们称之为shallow learning,它处理输入特征明显的数据效果很好,但对于比较复杂的数据需要引入更多的隐藏层,因为每一个隐藏层可以看 ...

Mon Feb 24 06:43:00 CST 2014 0 2928
4.5 以卫语句取代嵌套条件式

【1】原代码 【2】以卫语句取代嵌套条件式 【3】总结 函数中的条件逻辑使人难以看清正常的分支执行路径。使用卫语句表现所有特殊情况。 所谓卫语句,如果某个条件极其罕见,就应该单独检查该条件,并在该条件为真时立刻从函数中返回。这样的单独检查常常被称为“卫语句 ...

Tue Aug 15 20:00:00 CST 2017 3 7067
第十九节,去噪自编码和栈自编码

上一节我们讲到自编码可以用于进行数据降维、数据压缩、对文字或图像提取主题并用于信息检索等。 根据所解决的问题不同 ,自编码可以有许多种不同形式的变形,例如: 去噪自编码器(DAE)、变分自编码器 (VAE)、收缩自编码器(CAE)和稀疏自编码器等 。下面我们先从去噪自编码讲起。 一 去噪自编码 ...

Thu May 31 04:22:00 CST 2018 19 3009
 
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