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变分自动编码器:以张量流和pytorch(包括逆自回归流)实现的变分自动编码器
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2021-02-04
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张量流和pytorch中的变体自动编码器 TensorFlow和PyTorch中可变自动编码器的参考实现。 我建议使用PyTorch版本。 它包括一个更具表达性的变分族的例子,。 变分推断用于使模型适合二值化MNIST手写数字图像。 推理网络(编码器)用于分摊推理并在数据点之间共享参数。 可能性通过生成网络(解码器)进行参数化。 博客文章: : 具有重要性采样的示例输出,用于估计Hugo Larochelle的Binary MNIST数据集上的边际可能性。 测试集为-97.10边缘可能性。 $ python train_variational_autoencoder_pytor
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train_variational_autoencoder_pytorch.py 9KB
flow.py 6KB
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environment.yml 2KB
train_variational_autoencoder_tensorflow.py 7KB
data.py 2KB
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任念辰
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