Auto-encoder the problem of AE VAE the difference between AE and VAE: VAE is AE's encoder + noise A random normal distribution ...

VAE学习总结 VAE是变分推断（variational inference ）以及自编码器（Auto-encoder）的组合，是一种非监督的生成模型。 图1 自编码器（Auto-encoder） 其中，自编 ...

循环神经网络在网络中引入了定性循环，使得信号从一个神经元传递到下一个神经元并不会马上消失，而是继续存活，隐藏层的输入不仅包括上一层的输出，还包括上一时刻该隐藏层的输出。 循环神经网络的发展有两个方向：一是增加隐藏层的功能，如simple RNN，GRU,LSTM,CW-RNN;另外一个是双向 ...

先看tflearn 官方的： from __future__ import division, print_function, absolute_import import numpy as ...

经典算法·GAN与VAE Generative Adversarial Networks 及其变体 生成对抗网络是近几年最为经典的生成模型的代表工作，Goodfellow的经典工作。通过两个神经网络结构之间的最大最小的博弈游戏然后生成模型。下面是原始GAN与一些GAN的变体 ...

intractable棘手的，难处理的 posterior distributions后验分布 directed probabilistic有向概率 appro ...

VAE(Variational Autoencoder) 生成式模型 理论： 基于贝叶斯公式、KL散度的推导 1. 自动编码器的一般结构 2. 产生一幅新图像 输入的数据经过神经网络降维到一个编码(code)，接着又通过另外一个神经网络去解码得到一个与输入原数据一模一样 ...