带掩码的自编码器MAE详解和Pytorch代码实现
监督学习是训练机器学习模型的传统方法，它在训练时每一个观察到的数据都需要有标注好的标签。如果我们有一种训练机器学习模型的方法不需要收集标签，会怎么样?如果我们从收集的相同数据中提取标签呢?这种类型的学 ...
原文：Pytorch下卷积自编码器的实现
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： 使用Pytorch进行卷积自编码的实现 在网络学习过程中可视化和对比原始图像及重构图像 数据集： CIFAR 该数据集具有RGB三个通道 包含 张 个彩色图片 数据集被分为 个类别，每个类别有 张图片，其中 ...
2021-05-19 19:17 0 3083 推荐指数：
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【自编码器】降噪自编码器实现
注意：代码源自[1][2] [1] 黄文坚.TensorFlow实战.北京：电子工业出版社 [2] https://blog.csdn.net/qq_37608890/arti ...
自编码器
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 ...
Pytorch-自编码器与变分自编码器
提前导包： 1.自编码器（Auto-Encoder） 2.变分自动编码器（Variational Auto-Encoder） 代码中的h和图中的ci，计算方法略有不同，代码中没有用指数。 KL散度计算公式（代码中与sigma相乘 ...
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 ...
用于图像降噪的卷积自编码器
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 ...
图卷积（变分）自编码器（GAE and VGAE）
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 ...
利用卷积自编码器对图片进行降噪
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 ...