自编码器
神经网络就是一种特殊的自编码器，区别在于自编码器的输出和输入是相同的，是一个自监督的过程，通过训练自编码器，得到每一层中的权重参数，自然地我们就得到了输入x的不同的表示（每一层代表一种）这些就是特征，自动编码器就是一种尽可能复现原数据的神经网络。 “自编码”是一种 ...
原文：AAE对抗自编码器
译自：https: hjweide.github.io adversarial autoencoders .自编码器AE作为生成模型 我们已经简要提到过，编码器输出的属性使我们能够将输入数据转换为有用的表示形式。在使用变分自动编码器的情况下，解码器已受过训练，可以从类似于我们选择的先验样本的样本中重建输入。因此，我们可以从此先验分布中采样数据点，并将其馈送到解码器中，以在原始数据空间中重建逼真的外 ...
2020-06-16 21:47 0 1839 推荐指数：
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