原文:變分自編碼器(Variational auto-encoder,VAE)

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2019-04-03 19:16 2 3622 推薦指數:

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Auto-Encoder自編碼器)原理

1.無監督學習 無監督學習和監督學習是機器學習的兩個方向,監督學習主要適用於已經標注好的數據集(如mnist分類問題),無監督學習則是希望計算機完成復雜的標注任務,簡單的解釋就是——教機器自己學習,它常見的應用場景有:從龐大的樣本集合中選出一些具有代表性的加以標注用於分類的訓練、將所有樣本自動 ...

Fri Feb 07 05:48:00 CST 2020 2 2457
自編碼器Variational Autoencoder, VAE)通俗教程

最佳閱讀體驗請前往原文地址: 自編碼器Variational Autoencoder, VAE)通俗教程—— 作者:鄧范鑫 1. 神秘變量與數據集 現在有一個數據集DX(dataset, 也可以叫datapoints),每個數據也稱為數據點。 X是一個實際的樣本集合,我們假定這個樣本受 ...

Sat Nov 19 01:24:00 CST 2016 0 5944
推斷到自編碼器(VAE)

EM算法 EM算法是含隱變量圖模型的常用參數估計方法,通過迭代的方法來最大化邊際似然。 帶隱變量的貝葉斯網絡 給定N 個訓練樣本D={x(n)},其對數似然函數為: 通過最大化整個訓 ...

Sat Nov 16 13:37:00 CST 2019 0 266
VAE自編碼器Keras實現

  自編碼器variational autoencoder, VAE)是一種生成模型,訓練模型分為編碼器和解碼兩部分。   編碼器將輸入樣本映射為某個低維分布,這個低維分布通常是不同維度之間相互獨立的多元高斯分布,因此編碼器的輸出為這個高斯分布的均值與對數方差(因為方差總是大於 ...

Fri Jul 24 06:44:00 CST 2020 0 2090
 
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