import os import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision from torchvision import transforms from torchvision.utils import save image 配置GPU或CPU设置 device torch.de ...
2019-08-30 23:10 0 1236 推荐指数：
转载自http://blog.csdn.net/jackytintin/article/details/53641885 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）[1,2] 和 GAN ...
参考： https://www.cnblogs.com/huangshiyu13/p/6209016.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/25401928 htt ...
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器的训练、将所有样本自动 ...
最佳阅读体验请前往原文地址： 变分自编码器（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 ...
变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）通俗教程 转载自: http://www.dengfanxin.cn/?p=334&sukey ...
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 ...
变分自编码器VAE的由来和简单实现(PyTorch) 之前经常遇到变分自编码器的概念(\(VAE\)),但是自己对于这个概念总是模模糊糊，今天就系统的对\(VAE\)进行一些整理和回顾。 VAE的由来 假设有一个目标数据\(X=\{X_1,X_2,\cdots,X_n\}\),我们想 ...
变分自编码器（variational autoencoder, VAE）是一种生成模型，训练模型分为编码器和解码器两部分。 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 ...
