原文:【Learning Notes】变分自编码器(Variational Auto-Encoder,VAE)

转载自http: blog.csdn.net jackytintin article details 近年,随着有监督学习的低枝果实被采摘的所剩无几,无监督学习成为了研究热点。VAE Variational Auto Encoder,变分自编码器 , 和GAN Generative Adversarial Networks 等模型,受到越来越多的关注。 笔者最近也在学习 VAE 的知识 从深度学习 ...

2017-09-27 22:44 0 3664 推荐指数:

查看详情

Auto-Encoder自编码器)原理

1.无监督学习 无监督学习和监督学习是机器学习的两个方向,监督学习主要适用于已经标注好的数据集(如mnist分类问题),无监督学习则是希望计算机完成复杂的标注任务,简单的解释就是——教机器自己学习,它常见的应用场景有:从庞大的样本集合中选出一些具有代表性的加以标注用于分类的训练、将所有样本自动 ...

Fri Feb 07 05:48:00 CST 2020 2 2457
自编码器Variational Autoencoder, VAE)通俗教程

最佳阅读体验请前往原文地址: 自编码器Variational Autoencoder, VAE)通俗教程—— 作者:邓范鑫 1. 神秘变量与数据集 现在有一个数据集DX(dataset, 也可以叫datapoints),每个数据也称为数据点。 X是一个实际的样本集合,我们假定这个样本受 ...

Sat Nov 19 01:24:00 CST 2016 0 5944
推断到自编码器(VAE)

EM算法 EM算法是含隐变量图模型的常用参数估计方法,通过迭代的方法来最大化边际似然。 带隐变量的贝叶斯网络 给定N 个训练样本D={x(n)},其对数似然函数为: 通过最大化整个训 ...

Sat Nov 16 13:37:00 CST 2019 0 266
VAE自编码器Keras实现

  自编码器variational autoencoder, VAE)是一种生成模型,训练模型分为编码器和解码两部分。   编码器将输入样本映射为某个低维分布,这个低维分布通常是不同维度之间相互独立的多元高斯分布,因此编码器的输出为这个高斯分布的均值与对数方差(因为方差总是大于 ...

Fri Jul 24 06:44:00 CST 2020 0 2090
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2026 CODEPRJ.COM