变分自编码器

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变分自编码器

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评级：0 浏览量：421 收藏量：0 资源大小：53.33MB 上传时间：2022-12-20

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评级：0 浏览量：339 收藏量：1 资源大小：2KB 上传时间：2022-07-15

: 变分自编码器.ppt 自己汇报总结的有关编码器和变分自编码器的相关ppt,写的大概很清楚了，上传上来，敬请参考。
评级：5 浏览量：1060 收藏量：2 资源大小：7.96MB 上传时间：2019-07-13

: 变分自编码器VAE（python代码） **变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)**是一种深度学习模型，结合了自编码器(Autoencoder)和概率理论。它在无监督学习中广泛应用，主要用于数据的降维、生成新的样本以及理解复杂数据分布。在这个PyTorch...
评级：0 浏览量：631 收藏量：1 资源大小：31.61MB 上传时间：2024-03-03

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评级：0 浏览量：310 收藏量：0 资源大小：85KB 上传时间：2024-02-28

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评级：0 浏览量：219 收藏量：0 资源大小：267KB 上传时间：2023-11-19

: 变分自编码器python代码 变分自编码器（Variational Autoencoder，简称VAE）是一种深度学习模型，结合了自编码器和概率模型的理念，用于生成与训练数据分布相似的新样本。在这个项目中，我们有四个关键的Python代码文件：generate.py、model...
评级：1 浏览量：2211 收藏量：5 资源大小：5KB 上传时间：2018-12-25

: 自动编码器与变分自动编码器（VAE）实战教程.md 自动编码器（Autoencoder）和变分自动编码器（VAE）的原理与应用，涵盖了从基础概念到实际模型构建与优化的完整流程。文章首先介绍了自动编码器的工作机制、架构以及训练过程，随后引入了VAE，通过详细的数学推导...
评级：0 浏览量：208 收藏量：0 资源大小：16KB 上传时间：2024-08-24

: 变分自编码器.zip 变分自编码器（Variational Autoencoder，简称VAE）是一种深度学习模型，结合了自编码器（Autoencoder）和概率图模型的思想。在自编码器的基础上，VAE引入了贝叶斯推断和变分推理，使得模型能够对输入数据进行概率...
评级：0 浏览量：191 收藏量：1 资源大小：10KB 上传时间：2019-10-22

: 使用变分自动编码器（VAE）进行异常检测：您可以学习如何使用变分自动编码器检测和定位图像上的异常-matlab... 在此演示中，您可以学习如何将变分自动编码器 (VAE) 而非 CAE 应用于此任务。 VAE使用潜在空间上的概率分布，并从该分布中采样以生成新数据。 [日本人]以下链接介绍了仅使用正常图像训练 CAE 模型的代码，可以...
评级：0 浏览量：2029 收藏量：4 资源大小：33.55MB 上传时间：2021-05-31

: tensorflow变分自编码传统的自编码器通过学习数据的压缩表示（即编码过程）来重构输入数据，而变分自编码则更进一步，不仅关注个体样本的重构，更侧重于学习样本数据的潜在分布。 **变分自编码**的核心思想在于通过对输入数据进行编码来...
评级：0 浏览量：299 收藏量：0 资源大小：721KB 上传时间：2018-12-23

: VQ-VAE_Keras_Implementation:矢量量化变分自动编码器（VQ-VAE）的Keras实现 VQ-VAE（矢量量化变分自动编码器）的Keras实现资料来源：示例笔记本：原始与重建兼容性说明该笔记本是在运行TensorFlow版本1.x的Google Colab计算机（GPU加速）上创建的该笔记本电脑已在Google Colab机器...
评级：0 浏览量：798 收藏量：0 资源大小：150KB 上传时间：2021-05-25

: 基于Python实现的VAE（变分自编码器）训练算法源代码+使用说明基于Python实现的VAE（变分自编码器）训练算法源代码+使用说明使用指南按 CTRL + P 打开命令行面板，输入 "terminal: Create New Terminal" 打开一个命令行终端. 在命令行里输入 cd 1_算法示例并按 ENTER 进入...
评级：0 浏览量：18 收藏量：0 资源大小：166KB 上传时间：2024-11-22

: 基于变分自编码器的生成式文本摘要研究为生成能体现摘要的特定写作风格特征的摘要，在基于注意力和覆盖率机制的Seq2Seq模型基础上，在解码阶段利用变分自编码器（variational auto-encoder，VAE）刻画摘要风格特征并用于指导摘要文本生成；最后，利用指针...
评级：0 浏览量：479 收藏量：1 资源大小：1.16MB 上传时间：2021-04-30

: 0975-极智开发-解读变分自编码器及示例代码 0975_极智开发_解读变分自编码器及示例代码
评级：0 浏览量：64 收藏量：1 资源大小：3KB 上传时间：2024-02-17

: 论文研究 - 使用具有最大平均差异（MMD）的梯形变分自动编码器生成人脸在本文中，我们结合了两类非常有用的模型：可变梯形自动编码器和MMD可变自动编码器，以对人脸图像进行建模。特别是，我们证明了我们可以解开高度有意义和可解释的功能。此外，我们能够对人脸执行算术运算并修改...
评级：0 浏览量：460 收藏量：0 资源大小：650KB 上传时间：2020-05-27

: vae.pytorch：深度特征一致的变分自动编码器的PyTorch实现 PyTorch中的深度特征一致变分自动编码器深度特征一致变分自动编码器的PyTorch实现。我基于侯宪旭，沉琳琳，孙可，邱国平实施了DFC-VAE。我使用CelebA数据集训练了该模型。有关数据集的更多详细信息，请。安装克隆...
评级：0 浏览量：742 收藏量：2 资源大小：11KB 上传时间：2021-02-22

: 变分自编码器(VAE)及其条件模型介绍本文介绍了变分自编码器(VAE)的基本概念和数学基础，并探讨了无监督复杂数据分布建模的问题，如图像、手写字迹生成等。通过对VAE的学习目标、推导过程及其实际效果展开详细讲解，使读者能够在不深入了解变化Bayesian...
评级：0 浏览量：212 收藏量：0 资源大小：860KB 上传时间：2024-10-05

: 自编码源代码_自编码器 matlab 在实际应用中，还可以探索不同类型的自编码器，如稀疏自编码器（限制隐藏层的激活单元数量），变分自编码器（引入概率模型，用于生成新样本）以及深度自编码器（多层结构以学习更复杂的表示）。这些自编码器的变体在...
评级：5 浏览量：1303 收藏量：6 资源大小：137KB 上传时间：2022-07-15

: Infrare:使用变分自动编码器对物体进行异常检测 "Infrare: 使用变分自动编码器对物体进行异常检测"是一个项目，它利用Python编程语言以及变分自动编码器(Variational Autoencoder, VAE)这一深度学习模型来实现异常检测。 **变分自动编码器**是自动编码器的一种...
评级：0 浏览量：203 收藏量：1 资源大小：10KB 上传时间：2021-03-28

: Conditional VAE：此示例说明如何在 MATLAB 中创建条件变分自动编码器 (VAE) 以生成数字图像。-matlab开发 [英语] 这个例子展示了如何在 MATLAB 中创建一个条件变分自动编码器 (VAE) 来生成数字图像...与普通变分自编码器的不同之处在于，您可以指定要生成的图像的标签。这将允许您生成更清晰的图像。由于VAE的机制，当生成的
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: matlab代码替换-IFAC-VAE-Imputation:使用变分自动编码器（VAE）的缺少数据插补的演示代码使用变分自动编码器（VAE）的缺少数据插补的演示代码版权所有2017、2018 JT McCoy，RS Kroon和L Auret 在IFAC MMM2018（）上发表的论文，论文链接。概述此代码演示了使用VAE对两个数据集进行缺少的数据插补： ...
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: 不平衡样本下基于变分自编码器预处理深度学习和DGA的变压器故障诊断方法.pdf 针对这一挑战，文章提出了一种基于变分自编码器预处理深度学习和油中溶解气体分析（DGA）的故障诊断方法。下面详细介绍该方法的关键技术点： 1. 油中溶解气体分析（DGA）：油中溶解气体分析（DGA）是电力变压器...
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: 卷积优化的变分自编码聚类方法传统的变分自编码器将样本展平后直接作为输入数据，当样本为图像数据时，采用这样的方法进行学习效果欠佳.本文提出一种卷积优化的变分自编码器，用多个可变层数的卷积网络预处理图像数据.每个卷积网络设置了不同的...
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: 变分自编码器（一）：原来是这么一回事 - 科学空间_Scientific Spaces1 变分自编码器（VAE）是一种深度学习模型，它结合了自编码器和概率模型的概念，用于生成新的数据样本。在传统的自编码器中，模型通过学习输入数据的压缩表示（编码）和从该编码重构原始数据（解码）。然而，VAE引入了...
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: 基于聚类变分自编码器的协同过滤算法针对协同过滤推荐模型的数据稀疏性问题，提出一种带有聚类隐变量的变分自编码器，用于处理用户的隐式反馈数据.该深度生成模型既能学习到隐变量的特征分布，同时又能完成对特征的聚类.先以多项式似然来重构原始数据，...
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: 深度学习源码神经网络用变分自编码器生成图像ipynb源码带数据集 ### 深度学习源码神经网络用变分自编码器生成图像ipynb源码带数据集 #### 概述本项目提供了一个完整的基于变分自编码器（Variational Autoencoder，简称VAE）的深度学习模型，用于生成图像。项目包括了必要的源...
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: VAE-:这是文章关于变分自动编码器的中文代码注解源代码来自于：https 这是文章关于变分自动编码器的中文代码注解源代码来自于： : 环境要求： pip install requirements.txt其他利用的资源：转置卷积原理动态图： : 模型图片： : 由于本人水平有限，欢迎各位提出批评建议公众号：BBIT
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