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vaeThink基于ThinkPHP5和Layui开发,在保持快速开发和大道至简的核心理念不变的同时,对一般项目所必需的功能进行了基础开发和封装,帮助用户在开始一个新的PHP项目时能够快速完成基础功能的搭建,少一些前戏,多一些高潮。vaeThink保留了ThinkPHP和Layui的所有特征,对于熟悉TP5和Layui的开发者尤为方便,即使没使用过TP5和Layui在开发文档的帮助下也能快速使用vaeThink! vaeThink的运行环境要求PHP5.4(>5.4)以上。 详细开发文...

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VAE vs GAN

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AutoEncoder Limitations of autoencoders for content generation At this point, a natural question that comes in mind is “what is the link between autoencoders and content gener...

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VAE (variational autoencoder)

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Understanding Variational Autoencoders (VAEs) 为何不能用AE的decoder来直接生成数据? 因为这里的latent space的regularity无法保证 右边给出的例子,AE只是保证training过程中的cases的这...

2018/05/28 00:00

人脸生成黑科技:使用VAE网络实现人脸生成

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更多精彩讲解和演示请点击’阅读原文‘ 本文分享自微信公众号 - Coding迪斯尼(ghc9f933e7765d)。 如有侵权,请联系 support@oschina.cn 删除。 本文参与“OSC源创计划”,欢迎正在阅读的你...

2019/12/28 00:00

VAE论文学习

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2019/09/03 00:00

KL散度,VAE

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KL散度(相对熵) 衡量两个概率分布的距离,两个概率分布越相似,KL散度越小,交叉熵越小。表示已知q,p的不确定性程度-p的不确定性程度 交叉熵:表示已知分布p后q的不确定程度,用已知分布p...

2018/03/24 00:00

VAE-Tacotron-2/1 以及 VQ-VAE的原理探讨与实现.

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2019/09/18 00:00

编码器AE & VAE

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学习总结于国立台湾大学 :李宏毅老师 自编码器 AE (Auto-encoder) & 变分自动编码器VAE(Variational Auto-encoder) 学习编码解码过程,然后任意输入一个向量作为code通过解码器生成一张图...

2018/02/27 00:00

【机器学习】无监督学习Autoencoder和VAE

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众所周知,机器学习的训练数据之所以非常昂贵,是因为需要大量人工标注数据。 autoencoder可以输入数据和输出数据维度相同,这样测试数据匹配时和训练数据的输出端直接匹配,从而实现无监督训...

2018/10/17 00:00

VAE(4)——实现

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生成网络 VAE(4)——实现 终于到了实现的地方。前面干燥乏味的公式推导和理论阐述已经让很多人昏昏欲睡了,下面我们要提起精神,来看看这个模型的一个比较不错的实现——GitHub - cdoersch/v...

2019/03/28 00:00

VAE变分自编码器Keras实现

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介绍   变分自编码器(variational autoencoder, VAE)是一种生成模型,训练模型分为编码器和解码器两部分。   编码器将输入样本映射为某个低维分布,这个低维分布通常是不同维度之间相互...

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变分推断到变分自编码器(VAE)

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EM算法 EM算法是含隐变量图模型的常用参数估计方法,通过迭代的方法来最大化边际似然。 带隐变量的贝叶斯网络 给定N 个训练样本D={x(n)},其对数似然函数为: 通过最大化整个训练集的对数边际...

2019/11/16 00:00

变分自编码器(Variational auto-encoder,VAE

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08/21 00:00

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Pytorch入门之VAE

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2018/03/11 00:00

VAE(1)——从KL说起

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2019/03/21 00:00

VAE(3)——公式与实现

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GAN的前身——VAE模型 今天跟大家说一说VAE模型相关的原理,首先我们从判别模型和生成模型定义开始说起: 判别式模型:已知观察变量X和隐含变量z,它对p(z|X)进行建模,它根据输入的观察变量...

05/13 00:00
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