最近学习DeepLearning, 在网上找到了一个自编码器的代码,运行以下,还比较好用,分享如下。由于代码出处无处可考,故不予特殊说明。 以上代码为 pytorch 运行效果图: ...
前言 本篇文章可作为 lt 利用变分自编码器实现深度换脸 DeepFake gt 的知识铺垫。 自编码器是什么,自编码器是个神奇的东西,可以提取数据中的深层次的特征。 例如我们输入图像,自编码器可以将这个图像上 人脸 的特征进行提取 编码过程 ,这个特征就保存为自编码器的潜变量,例如这张人脸的肤色以及头发颜色,自编码器在提取出这些特征之后还可以通过这些特征还原我们的原始数据。这个过程称作 解码 。 ...
2021-02-22 22:56 0 524 推荐指数:
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连和概率分布 机器学习层面:直接对数据进行建模,比如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样。在贝叶斯 ...
自动编码器的场合,压缩和解压缩的函数是通过神经网络实现的。 1)自动编码器是数据相关的(data-spe ...
1、自编码的定义 自编码器是一种数据的压缩算法,属于无监督学习,以自身X作为输出值,但输出值X‘ 和自身X之间还是有一些差异的。自编码器也是一种有损压缩,可以通过使得损失函数最小,来实现X’ 近似于X的值。简单的自编码器是一种三层的神经网络模型,包含数据输入层、隐藏层、输出重构层,同时也是 ...
稀疏自编码器的学习结构: 稀疏自编码器Ⅰ: 神经网络 反向传导算法 梯度检验与高级优化 稀疏自编码器Ⅱ: 自编码算法与稀疏性 可视化自编码器训练结果 Exercise: Sparse Autoencoder 自编码算法与稀疏性 已经讨论了神经网络在有 ...
部分内容来自:http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/%E6%A0%88%E5%BC%8F%E8%87%AA%E7%BC%96%E7%A0%81%E7%AE%97%E6%B3%95 栈式自编码神经网络是一个由多层稀疏自编码器组成的神经网络,其前一层自编码器 ...
参考前人的链接 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775524 Deep Learning的常用模型或者方法 1、AutoEncoder自动编码器 Deep Learning最简单的一种方法是利用人工神经网络 ...
深度信念网络(DBN)和堆叠自编码(SAE)、深度自编码器(DAE)的区别 深度信念网络(DBN)和堆叠自编码(SAE)、深度自编码器(DAE)具有类似的思想,因此很容易混淆。 受限制玻尔兹曼机(Restricted Bolzmann Machine)以及自编码器(Autoencoder ...