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  教程|通过PyTorch实现对抗自编码器

  选自PaperspaceBlog作者：Felipe机器之心编译参与：JaneW、黄小天「大多数人类和动物学习是无监督学习。如果智能是一块蛋糕，无监督学习是蛋糕的坯子，有监督学习是蛋糕上的糖衣，而强化学习则是蛋糕上的樱桃。我们知道如何做糖...

  2024-09-01 btikc 技术文章 13 ℃ 0 评论
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  自动编码器

  自动编码器是一种人工神经网络，用于以无监督的方式学习有效的数据编码。自动编码器的目标是学习一组数据的表示(编码)，通常用于降维。最近，autoencoder概念已被广泛用于学习数据生成模型。一些2010年代最强大的人工智能中，有一些模型将稀...

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  如何使用变分自编码器VAE生成动漫人物形象

  变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）经常被相互比较，其中前者在图像生成上的应用范围远窄于后者。VAE是不是只能在MNIST数据集上生成有意义的输出？在本文中，作者尝试使用VAE自动生成动漫人物的头像，并取得了不错的结果。...

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  无监督学习中的两个非概率模型:稀疏编码与自编码器

  机器之心整理作者：RuslanSalakhutdinov参与：Smith「无监督学习」（UnsupervisedLearning）现在已经成为深度学习领域的热点。和「有监督学习」相比，这种方法的最大优势就在于其无须给系统进行明确的标注（...

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  降维算法:主成分分析 VS 自动编码器

  降维是一种减少特征空间维度以获得稳定的、统计上可靠的机器学习模型的技术。降维主要有两种途径：特征选择和特征变换。特征选择通过选择重要程度最高的若干特征，移除共性的或者重要程度较低的特征。特征转换也称为特征提取，试图将高维数据投影到低维空间。...

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  变分自编码器

  变分自编码器（VariationalAutoencoder，VAE）是机器学习领域用于生成新数据的一种人工神经网络类型。它是一种自编码器，一种用于学习输入数据的有效编码的神经网络。传统的自编码器学习将输入层的数据压缩为短代码，然后将该代码...

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  变分自编码器算法介绍

  近年，随着有监督学习的低枝果实被采摘的所剩无几，无监督学习成为了研究热点。VAE（VariationalAuto-Encoder，变分自编码器）[1,2]和GAN（GenerativeAdversarialNetworks）等模型，受到...

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  视频编码器的智能化——AI辅助编解码的ASIC解决方案

  在此次LiveVideoStackCon2021音视频技术大会北京站，来自镕铭半导体的刘迅思详细列举了目前常用的AI辅助编解码的方法，论述如何在硬件和软件层面将AI结合编解码的实践，探索新的标准和新一代编码器结合AI应该如何设计。...

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  深度学习入门自编码器到变分自编码器

  自编码器（autoencoder,AE）是一类在半监督学习和非监督学习中使用的人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks,ANNs），属于深度学习领域的范畴，其功能是通过将输入信息作为学习目标，对输入信息进行表征...

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  开发者自述:我是这样学习 GAN 的

  雷锋网按：本文作者马少楠，原载于作者知乎专栏，雷锋网（公众号：雷锋网）经授权发布。GenerativeAdversarialNetwork，就是大家耳熟能详的GAN，由IanGoodfellow首先提出，在这两年更是深度学习中最...

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