在数字系统中，由于采用二进制运算处理数据，因此通常将信息变成若干位二进制代码。在逻辑电路中，信号都是以高，低电平的形式输出。编码器：实现编码的数字电路，把输入的每个高低电平信号编成一组对应的二进制代码。 设计一个输入为8个高电平有效信号，输出代码为原码输出的3位二进制编码器。 化简逻辑 ...

　　本篇博客主要实现对组合逻辑电路的一些常用模块的实现。组合逻辑中，包括译码器，编码器，输入输出选择器，数值比较器，算法单元等。 先来实现编码器，最常用的8-3编码器，这里先讲一下要用到的case ，casex，casez三者的关系和区别。对于8-3编码器因为用到优先级编码，所以三者 ...

这篇文章的目的是介绍关于利用自动编码器实现图像降噪的内容。 在神经网络世界中，对图像数据进行建模需要特殊的方法。其中最著名的是卷积神经网络(CNN或ConvNet)或称为卷积自编码器。并非所有的读者都了解图像数据，那么我先简要介绍图像数据(如果你对这方面已经很清楚了，可以跳过 ...

    自编码器是无监督学习领域中一个非常重要的工具。最近由于图神经网络的兴起，图自编码器得到了广泛的关注。笔者最近在做相关的工作，对科研工作中经常遇到的：图自编码器（GAE）和图变分自编码器（VGAE）进行了总结。如有不对之处，请多多指正。 自编码器（AE）     在解释图自编码器之前 ...

前言 这周工作太忙，本来想更把 Attention tranlsation 写出来，但一直抽不出时间，等后面有时间再来写。我们这周来看一个简单的自编码器实战代码，关于自编码器的理论介绍我就不详细介绍了，网上一搜一大把。最简单的自编码器就是通过一个 encoder 和 decoder 来对输入进行 ...

原文链接：https://debuggercafe.com/machine-learning-hands-on-convolutional-autoencoders/ 本文将包含两个方面研究内容： 1） 使用Pytorch进行卷积自编码的实现； 2） 在网络学习过程中可视化和对比原始图像 ...

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 ...