Auto-encoder the problem of AE VAE the difference between AE and VAE: VAE is AE's encoder + noise A random normal distribution ...

VAE學習總結 VAE是變分推斷（variational inference ）以及自編碼器（Auto-encoder）的組合，是一種非監督的生成模型。 圖1 自編碼器（Auto-encoder） 其中，自編 ...

循環神經網絡在網絡中引入了定性循環，使得信號從一個神經元傳遞到下一個神經元並不會馬上消失，而是繼續存活，隱藏層的輸入不僅包括上一層的輸出，還包括上一時刻該隱藏層的輸出。 循環神經網絡的發展有兩個方向：一是增加隱藏層的功能，如simple RNN，GRU,LSTM,CW-RNN;另外一個是雙向 ...

先看tflearn 官方的： from __future__ import division, print_function, absolute_import import numpy as ...

經典算法·GAN與VAE Generative Adversarial Networks 及其變體 生成對抗網絡是近幾年最為經典的生成模型的代表工作，Goodfellow的經典工作。通過兩個神經網絡結構之間的最大最小的博弈游戲然后生成模型。下面是原始GAN與一些GAN的變體 ...

intractable棘手的，難處理的 posterior distributions后驗分布 directed probabilistic有向概率 appro ...

VAE(Variational Autoencoder) 生成式模型 理論： 基於貝葉斯公式、KL散度的推導 1. 自動編碼器的一般結構 2. 產生一幅新圖像 輸入的數據經過神經網絡降維到一個編碼(code)，接着又通過另外一個神經網絡去解碼得到一個與輸入原數據一模一樣 ...