帶掩碼的自編碼器MAE詳解和Pytorch代碼實現
監督學習是訓練機器學習模型的傳統方法，它在訓練時每一個觀察到的數據都需要有標注好的標簽。如果我們有一種訓練機器學習模型的方法不需要收集標簽，會怎么樣?如果我們從收集的相同數據中提取標簽呢?這種類型的學 ...
原文：Pytorch下卷積自編碼器的實現
原文鏈接：https: debuggercafe.com machine learning hands on convolutional autoencoders 本文將包含兩個方面研究內容： 使用Pytorch進行卷積自編碼的實現 在網絡學習過程中可視化和對比原始圖像及重構圖像 數據集： CIFAR 該數據集具有RGB三個通道 包含 張 個彩色圖片 數據集被分為 個類別，每個類別有 張圖片，其中 ...
2021-05-19 19:17 0 3083 推薦指數：
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注意：代碼源自[1][2] [1] 黃文堅.TensorFlow實戰.北京：電子工業出版社 [2] https://blog.csdn.net/qq_37608890/arti ...
自編碼器
引言 前面三篇文章介紹了變分推斷（variational inference），這篇文章將要介紹變分自編碼器，但是在介紹變分自編碼器前，我們先來了解一下傳統的自編碼器。 自編碼器 自編碼器（autoencoder）屬於無監督學習模型（unsupervised learning ...
Pytorch-自編碼器與變分自編碼器
提前導包： 1.自編碼器（Auto-Encoder） 2.變分自動編碼器（Variational Auto-Encoder） 代碼中的h和圖中的ci，計算方法略有不同，代碼中沒有用指數。 KL散度計算公式（代碼中與sigma相乘 ...
自編碼器
神經網絡就是一種特殊的自編碼器，區別在於自編碼器的輸出和輸入是相同的，是一個自監督的過程，通過訓練自編碼器，得到每一層中的權重參數，自然地我們就得到了輸入x的不同的表示（每一層代表一種）這些就是特征，自動編碼器就是一種盡可能復現原數據的神經網絡。 “自編碼”是一種 ...
用於圖像降噪的卷積自編碼器
這篇文章的目的是介紹關於利用自動編碼器實現圖像降噪的內容。 在神經網絡世界中，對圖像數據進行建模需要特殊的方法。其中最著名的是卷積神經網絡(CNN或ConvNet)或稱為卷積自編碼器。並非所有的讀者都了解圖像數據，那么我先簡要介紹圖像數據(如果你對這方面已經很清楚了，可以跳過 ...
圖卷積（變分）自編碼器（GAE and VGAE）
自編碼器是無監督學習領域中一個非常重要的工具。最近由於圖神經網絡的興起，圖自編碼器得到了廣泛的關注。筆者最近在做相關的工作，對科研工作中經常遇到的：圖自編碼器（GAE）和圖變分自編碼器（VGAE）進行了總結。如有不對之處，請多多指正。 自編碼器（AE） 在解釋圖自編碼器之前 ...
利用卷積自編碼器對圖片進行降噪
前言 這周工作太忙，本來想更把 Attention tranlsation 寫出來，但一直抽不出時間，等后面有時間再來寫。我們這周來看一個簡單的自編碼器實戰代碼，關於自編碼器的理論介紹我就不詳細介紹了，網上一搜一大把。最簡單的自編碼器就是通過一個 encoder 和 decoder 來對輸入進行 ...