原文:AE(自动编码器)与VAE(变分自动编码器)简单理解

AE Auto Encoder, 自动编码器 AE的结构 如上图所示,自动编码器主要由两部分组成:编码器 Encoder 和解码器 Decoder 。编码器和解码器可以看作是两个函数,一个用于将高维输入 如图片 映射为低维编码 code ,另一个用于将低维编码 code 映射为高维输出 如生成的图片 。这两个函数可以是任意形式,但在深度学习中,我们用神经网络去学习这两个函数。 那如何去学呢 这里以 ...

2021-04-21 18:49 0 375 推荐指数:

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PyTorch实现简单自动编码器VAE

在上一篇博客中我们介绍并实现了自动编码器,本文将用PyTorch实现自动编码器(Variational AutoEncoder, VAE)。自动编码器原理与一般的自动编码器的区别在于需要在编码过程增加一点限制,迫使它生成的隐含向量能够粗略的遵循标准正态分布。这样一来,当需要生成 ...

Tue Mar 31 06:25:00 CST 2020 0 1486
CVAE(条件自动编码器简单理解

简介 之前的文章介绍了AEVAE,指出了它们的优缺点。AE适合数据压缩与还原,不适合生成未见过的数据。VAE适合生成未见过的数据,但不能控制生成内容。本文所介绍的CVAE(Conditional VAE)可以在生成数据时通过指定其标签来生成想生成的数据。CVAE的结构图如下所示 ...

Sat Apr 24 17:44:00 CST 2021 0 901
堆叠式自动编码器

堆叠式自动编码器 自动编码器可以具有多个隐藏层。在这种情况下,它们被称为堆叠式自动编码器(或深度自动编码器)。添加更多的层有助于自动编码器学习更多的复杂的编码。就是说,要注意不要使自动编码器过于强大。想象一个强大的编码器,它只是学会了把每个输入映射到单个任意数字(而解码则学习反向映射)。显然 ...

Fri Jan 07 02:16:00 CST 2022 0 1836
深度自动编码器

深度自动编码器由两个对称的深度置信网络组成,其中一个深度置信网络通常有四到五个浅层,构成负责编码的部分,另一个四到五层的网络则是解码部分。 这些层都是受限玻尔兹曼机(RBM)(注:也可以采用自编码器预训练?),即构成深度置信网络的基本单元,它们有一些特殊之处,我们将在下文中介绍。以下是简化的深度 ...

Thu Jul 25 07:07:00 CST 2019 0 702
去噪自动编码器

降噪自动编码器是一种用于图像去噪无监督的反馈神经网络 原理如下图所示 训练代码如下 测试代码如下 打赏 如果对您有帮助,就打赏一下吧O(∩_∩)O ...

Mon May 25 23:21:00 CST 2020 0 770
PyTorch实现简单自动编码器autoencoder

自动编码器包括编码器(Encoder)和解码(Decoder)两部分,编码器和解码都可以是任意的模型,目前神经网络模型用的较多。输入的数据经过神经网络降维到一个编码(coder),然后又通过一个神经网络去解码得到一个与原输入数据一模一样的生成数据,然后通过比较这两个数据,最小化 ...

Thu Mar 26 06:57:00 CST 2020 0 4231
稀疏自动编码自动编码器和稀疏性

到目前为止,已经叙述了神经网络的监督学习,即学习的样本都是有标签的。现在假设我们有一个没有标签的训练集,其中. 自动编码器就是一个运用了反向传播进行无监督学习的神经网络,学习的目的就是为了让输出值和输入值相等,即.下面就是一个自动编码器自动编码器试图学习一个函数. 换句话说,它试图逼近 ...

Tue Oct 14 18:55:00 CST 2014 0 3512
 
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