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 ...

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实现变分自动编码器(Variational AutoEncoder, VAE)。自动变分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 ...

基本概念 “变分自动编码器”(Variational Autoencoders，缩写:VAE)的概念来自Diederik P Kingma和Max Welling的论文《Auto-Encoding Variational Bayes》。现在有了很广泛的应用，应用范围已经远远 ...

自动编码器包括编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分，编码器和解码器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 ...

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（而解码器则学习反向映射）。显然 ...

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 ...

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 ...

概述 在讨论变分自编码器前，我觉得有必要先讨论清楚它与自编码器的区别是什么，它究竟是干什么用的。否则看了一堆公式也不知道变分自编码器究竟有什么用。 众所周知，自编码器是一种数据压缩方式，它把一个数据点\(x\)有损编码为低维的隐向量\(z\)，通过\(z\)可以解码重构回\(x\)。这是一个 ...