花费 103ms 找到368858条记录
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 自编码器(Variational Autoencoder, VAE)
2017年12月28 - 解就行了。 OK,我们还要说一个关键问题,就是我们确信f是存在的,我们认为变量与神秘变量之间的关系一定可以用一个函数来表示。 2. 自编码器(VAE) 本节,我们探讨如何最大化公式(1)。首先,我们要讨论怎样确定神秘变量z,即z应该有几个维度,每个维度的作用域是什么?更为较真
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 白话Variational Autoencoder(自编码器
2018年04月23 - ,之后通过decoder network重新构造input。 图1 origanal autoencoder (from wikipedia) VAE(自编码器) 与原始autoencoder不同的是,在encoder部分通过用概率分布来表示每一个潜在的特征。 举个例子: 图
9 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
10 极简笔记 VAE(自编码器
2018年05月25 - 极简笔记 VAE(自编码器) 论文原文:Auto-Encoding Variational Bayes 这是一篇极其拗口的文章,但是文章从推断一路延伸到自编码器的构造,过程一气呵成,和当下DL领域的灌水之风形成鲜明对比,是难得的佳作。为了能够从理论到实现融会贯通地理解,本篇

 
© 2014-2018 ITdaan.com 粤ICP备14056181号