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1 自编码器数学原理小结
2017年05月26 - 本文针对自编码器数学原理进行一个详细的推导和总结。自编码器作为生成模型的一种代表,其代码实现非常的简单,但更有意义的是其背后利用神经网络进行分贝叶斯推断的数学原理。所谓自编码器不过是林中一隅。 一、生成模型 首先自编码器(以下
2 自编码器VAE
2017年09月04 - 自编码器结构类似于简单的自编码器,但其与自编码器的最大区别在于:自编码器不能生成没有出现过的样本,自编码器则可根据随机输入生成符合似然函数的新样本。自编码器的推导一个专栏:https://mp.weixin.qq.com/s
3 自编码器
2017年04月07 - ;后验推断,从而能够高效地学习模型参数,而不需要对每个样点进行耗时的迭代推断,如MCMC.学习到的近似后验推断模型,可用于识别、降噪、表示和可视化等诸多任务。如果在识别模型中采用神经网络,则得到自编码器。Method本节对一类带连续隐变量的有向图模型推导出一个下界估计(随机目标函数
4 自编码器VAE
2017年03月02 - 基于自编码器(variational Autoencoder)是2014由Kingma等人提出的一种基于分贝叶斯推断的生成网络。与传统的生成网络相比它具有两点优势: 1。避免了复杂的边界似然概率(太难了,谁会算啊) 2。避免了马尔科夫链的采样过程(好像最近很火生成对抗网络也避免了这个)1.
5 自编码器(VAE)
2018年03月13 - 自编码器(VAE) 自编码器(VAE) 从EM到推断 从推断到VAE 参考资料 从EM到推断 我们假设有一个隐变量z,我们的样本x(i)" role="presentation
6 实战:条件自编码器
2018年05月27 - 10.10 条件自编码器 前面的自解码是为了本节条件自解码做铺垫的,在实际应用中条件自解码会更为广泛一些,具体的内容如下。 10.10.1 什么是条件自编码器 自编码器存在一个问题,虽然可以生成一个样本,但是只能输出与输入图片相同类别的样本
7 基于自编码器的生成对抗网络
2017年09月23 - 基于自编码器的生成对抗网络(VEGAN) https://arxiv.org/abs/1512.09300 Motivation 前面的文章基于自编码器的GAN中已经提到了,AEGAN中有一个问题,就是如果我们的结果太真实,那么相对来说,多样性上就会有所缺失,因此,这篇
8 自编码器(Variational Autoencoder)
2017年05月29 - 最近想了解一下生成模型(generative model),这两三天看了很多关于自编码器(Variational Autoencoder)的资料,发现VAE实现起来比较简单,但是因为没什么概率图模型的基础,对于它的理论感觉理解起来很费力,所以开始在空闲的时候看Coursera上面那门
9 自编码器VAE:这样做为什么能成?
2018年04月10 - 。第一个阶段是刚读了 VAE 的介绍,然后云里雾里的,感觉像自编码器又不像自编码器的,反复啃了几遍文字并看了源码之后才知道大概是怎么回事。 第二个阶段就是在第一个阶段的基础上,再去细读 VAE 的原理,诸如隐变量模型、KL 散度、推断等等,细细
10 自编码器(VAE)的代码理解
2017年07月10 - 来自我的github:https://github.com/B-C-WANG/AI.Learning/tree/master/AI.Learning.Notes.VAEvariational_autoencoder.py自编码器(VAE) 参考自:http://blog.csdn.net

 
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