原文:(譯) Conditional Variational Autoencoders 條件式變換自編碼機

Conditional Variational Autoencoders 條件式變換自編碼機 Goal of a Variational Autoencoder: 一個 VAE variational autoencoder 是一個產生式模型,意味着我們可以產生看起來像我們的訓練數據的 samples。以 mnist 數據集為例,這些偽造的樣本可以看做是手寫字體的合成圖像。我們的 VAE 將會提 ...

2016-12-28 21:47 0 7969 推薦指數:

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第十五章——自編碼器(Autoencoders

自編碼器是一種能夠通過無監督學習,學到輸入數據高效表示的人工神經網絡。輸入數據的這一高效表示稱為編碼(codings),其維度一般遠小於輸入數據,使得自編碼器可用於降維(查看第八章)。更重要的是,自編碼器可作為強大的特征檢測器(feature detectors),應用於深度神經網絡的預訓練(查看 ...

Tue May 29 23:15:00 CST 2018 4 39858
自編碼算法

對於一個擁有輸入層,隱藏層,輸出層的三層神經網絡,我們稱之為shallow learning,它處理輸入特征明顯的數據效果很好,但對於比較復雜的數據需要引入更多的隱藏層,因為每一個隱藏層可以看 ...

Mon Feb 24 06:43:00 CST 2014 0 2928
4.5 以衛語句取代嵌套條件式

【1】原代碼 【2】以衛語句取代嵌套條件式 【3】總結 函數中的條件邏輯使人難以看清正常的分支執行路徑。使用衛語句表現所有特殊情況。 所謂衛語句,如果某個條件極其罕見,就應該單獨檢查該條件,並在該條件為真時立刻從函數中返回。這樣的單獨檢查常常被稱為“衛語句 ...

Tue Aug 15 20:00:00 CST 2017 3 7067
第十九節,去噪自編碼和棧自編碼

上一節我們講到自編碼可以用於進行數據降維、數據壓縮、對文字或圖像提取主題並用於信息檢索等。 根據所解決的問題不同 ,自編碼可以有許多種不同形式的變形,例如: 去噪自編碼器(DAE)、變分自編碼器 (VAE)、收縮自編碼器(CAE)和稀疏自編碼器等 。下面我們先從去噪自編碼講起。 一 去噪自編碼 ...

Thu May 31 04:22:00 CST 2018 19 3009
 
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