Conditional Variational Autoencoders --- 条件式变换自编码机 Goal of a Variational Autoencoder: 一个 VAE(variational autoencoder)是一个产生式模型,意味着我们可以产生看起来像我们的训练数据的 samples.以 mnist 数据集为例,这些伪造的样本可以看做是手写字体的合成图像.我们的 VAE 将会提供我们一个空间,我们称之为 latent space (潜在空间),我们可以从这里采样出 po…

Conditional Variational Autoencoders 条件式变换自编码机 摘要: Conditional Variational Autoencoders --- 条件式变换自编码机    Goal of a Variational Autoencoder:  一个 VAE(variational autoencoder)是一个产生式模型,意味着我们可以产生看起来像我们的训练数据的 samples. Conditional Variational Autoencoders -…

博客作者:凌逆战 论文地址:https://ieeexplore.ieee.xilesou.top/abstract/document/8683611/ 地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10714401.html 利用条件变分自动编码器进行人工带宽扩展的潜在表示学习 作者:Pramod Bachhav, Massimiliano Todisco and Nicholas Evans 摘要 当宽带设备与窄带设备或基础设施一起使用时,人工带宽扩展(ABE…

Understanding Variational Autoencoders (VAEs) 2019-09-29 11:33:18 This blog is from: https://towardsdatascience.com/understanding-variational-autoencoders-vaes-f70510919f73 Introduction In the last few years, deep learning based generative models hav…

目录 概 主要内容 代码 Tomczak J. and Welling M. Improving Variational Auto-Encoders using Householder Flow. NIPS workshop: Bayesian Deep Learning, 2016. 概 本文介绍了一种Normalizing FLow, 利用Householder变换. 主要内容 我们一般假设 \[q_{\phi} (z|x) = \mathcal{N}(z| \mu(x), \sigma^2…

本是neural network的内容,但偏偏有个variational打头,那就聊聊.涉及的内容可能比较杂,但终归会 end with VAE. 各个概念的详细解释请点击推荐的链接,本文只是重在理清它们之间的婆媳关系. 无意中打开了:中国科大iGEM项目报告,感慨颇多,尤其是时光,这其中也包含了写这系列文字的目的. 在技术上不得不走了不少弯路,每当无意间回首,对于那些”没机会“走弯路的同学们,是羡慕的:对于不懂得珍惜机会的同学们,也是充满惋惜. 希望,透过这些文字,能唤醒一些东西,助你找到正确…

基于图嵌入的高斯混合变分自编码器的深度聚类 Deep Clustering by Gaussian Mixture Variational Autoencoders with Graph Embedding, DGG 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 引言 这篇博文主要是对论文“Deep Clustering by Gaussian Mixture Variational Autoencoders with Graph Embe…

目录 概 主要内容 本文的模型 Identifiability Khemakhem I., Kingma D. P., Monti R. P. and Hyv"{a}rinen A. Variational autoencoders and nonlinear ICA: a unifying framework. In International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2020. 概 本文讨…

目录 AE v.s. VAE Generative model VAE v.s. GAN AE v.s. VAE Generative model VAE v.s. GAN…

Problem: unsupervised anomaly detection Model: VAE-reEncoder VAE with two encoders and one decoder. They use bidirectional bow-tie LSTM for each part. Why use bow-tie model: to remove noise to some extent when encoding.…

经典算法·GAN与VAE Generative Adversarial Networks 及其变体 生成对抗网络是近几年最为经典的生成模型的代表工作,Goodfellow的经典工作.通过两个神经网络结构之间的最大最小的博弈游戏然后生成模型.下面是原始GAN与一些GAN的变体. Generative Adversarial Nets(GAN) 模型判别模块与生成模块的损失的定义: 网络结构是: 该结构的最大的问题有两个:一个是难以训练,一个是模型输出图片单调(model collapse). Co…

my paper~~ 1.(DAP,IAP)Learning To Detect Unseen Object Classes by Between-Class Attribute Transfer 2.(ALE)Label-Embedding for Attribute-Based Classification 3.(SAE)Semantic Autoencoder for Zero-shot Learning       CVPR2017 https://github.com/waitwait…

Long Papers [Domain adaptation ] 1. Adversarial Adaptation of Synthetic or Stale Data ( Cited by 14 ) Young-Bum Kim, Karl Stratos and Dongchan Kim Two types of data shift common in practice are 1. transferring from synthetic data to live user data (a…

(论文编号及摘要见 [2017 ACL] 对话系统. [2018 ACL Long] 对话系统. 论文标题[]中最后的数字表示截止2019.1.21 google被引次数) 1. Domain Adaptation: challenges: (a) data shifts (syn -> live user data; stale -> current) cause distribution mismatch bet train and eval. -> 2017.1 (b) reest…

Agustinus Kristiadi's Blog TECH BLOG TRAVEL BLOG PORTFOLIO CONTACT ABOUT Variational Autoencoder: Intuition and Implementation There are two generative models facing neck to neck in the data generation business right now: Generative Adversarial Nets…

 Attribute2Image --- Conditional Image Generation from Visual Attributes Target: 本文提出一种根据属性生成图像的产生式模型 . 有了具体属性的协助,生成的图像更加真实,降低了采样的不确定性. 基于这个假设,本文提出一种学习框架,得到了基于属性的产生式模型. 1. Attribute-conditioned Generative Modeling of Images. 3.1 Base Model: Condition…

目录 Outline Auto-Encoder 创建编解码器 训练 Outline Auto-Encoder Variational Auto-Encoders Auto-Encoder 创建编解码器 import os import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow import keras from tensorflow.keras import Sequential, layers from PIL import Ima…

What: 就是将统计学算法作为理论,计算机作为工具,解决问题.statistic Algorithm. How: 如何成为菜鸟一枚? http://www.quora.com/How-can-a-beginner-train-for-machine-learning-contests 链接内容总结: "学习任何一门学科,framework是必不可少的东西.没有framework的东西,那是研究." -- Jason Hawk One thing is for sure; you ca…

Hi, Long time no see. Briefly, I plan to step into this new area, data analysis. In the past few years, I have tried Linux programming, device driver development, android application development and RF SOC development. Thus, "data analysis become my…

Paper Information Title:<Generative Adversarial Networks>Authors:Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, M. Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron C. Courville, Yoshua BengioSources:2014, NIPSOther:26700 Citations, 41 ReferencesCode…

<重构--改善既有代码的设计>[PDF]下载链接: https://u253469.ctfile.com/fs/253469-231196358 编辑推荐 重构,一言以蔽之,就是在不改变外部行为的前提下,有条不紊地改善代码.多年前,正是<重构:改善既有代码的设计>原版的出版,使重构终于从编程高手们的小圈子走出,成为众多普通程序员日常开发工作中不可或缺的一部分.<重构:改善既有代码的设计>也因此成为与<设计模式>齐名的经典著作,被译为中.德.俄.日等众多语言,…

本文来自<Wasserstein GAN>,时间线为2017年1月,本文可以算得上是GAN发展的一个里程碑文献了,其解决了以往GAN训练困难,结果不稳定等问题. 1 引言 本文主要思考的是半监督学习.当我们说学习概率分布,典型的思维是学习一个概率密度.这通常是通过定义一个概率密度的参数化族\((P_{\theta})_{\theta\in R^d}\),然后基于样本最大似然:如果当前有真实样本\(\{x^{(i)}\}_{i=1}^m\),那么是问题转换成: \[\underset{\thet…

Relevant Readable Links Name Interesting topic Comment Edwin Chen 非参贝叶斯   徐亦达老板 Dirichlet Process 学习目标:Dirichlet Process, HDP, HDP-HMM, IBP, CRM Alex Kendall Geometry and Uncertainty in Deep Learning for Computer Vision 语义分割 colah's blog Feature Visu…

Awesome Courses  Introduction There is a lot of hidden treasure lying within university pages scattered across the internet. This list is an attempt to bring to light those awesome courses which make their high-quality material i.e. assignments, lect…

转自:https://github.com/ritchieng/the-incredible-pytorch The Incredible PyTorch What is this? This is inspired by the famous Awesome TensorFlow repository where this repository would hold tutorials, projects, libraries, videos, papers, books and anythi…

IEEE International Conference on Computer Vision, ICCV 2017, Venice, Italy, October 22-29, 2017. IEEE Computer Society 2017, ISBN 978-1-5386-1032-9 Oral Session 1 Globally-Optimal Inlier Set Maximisation for Simultaneous Camera Pose and Feature Corre…

译者注:本文翻译自斯坦福CS231n课程笔记ConvNet notes,由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译.本篇教程由杜客和猴子翻译完成,堃堃和李艺颖进行校对修改. 原文如下 内容列表: 结构概述 用来构建卷积神经网络的各种层 卷积层 汇聚层 归一化层 全连接层 将全连接层转化成卷积层 卷积神经网络的结构 层的排列规律 层的尺寸设置规律 案例学习(LeNet / AlexNet / ZFNet / GoogLeNet / VGGNet) 计算上的考量 拓展资源 卷积神经网络(C…

较好的讲解博客: 卷积神经网络基础 深度卷积模型 目标检测 人脸识别与神经风格迁移 译者注:本文翻译自斯坦福CS231n课程笔记ConvNet notes,由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译.本篇教程由杜客和猴子翻译完成,堃堃和李艺颖进行校对修改. 原文如下 内容列表: 结构概述 用来构建卷积神经网络的各种层 卷积层 汇聚层 归一化层 全连接层 将全连接层转化成卷积层 卷积神经网络的结构 层的排列规律 层的尺寸设置规律 案例学习(LeNet / AlexNet / ZFNet…

http://www.sohu.com/a/164171974_741733   本文收集了大量基于 PyTorch 实现的代码链接,其中有适用于深度学习新手的“入门指导系列”,也有适用于老司机的论文代码实现,包括 Attention Based CNN.A3C.WGAN等等.所有代码均按照所属技术领域分类,包括机器视觉/图像相关.自然语言处理相关.强化学习相关等等.所以如果你打算入手这风行一世的 PyTorch 技术,那么就快快收藏本文吧! PyTorch 是什么? PyTorch即 Torc…

CVPR2017 paper list Machine Learning 1 Spotlight 1-1A Exclusivity-Consistency Regularized Multi-View Subspace Clustering Xiaojie Guo, Xiaobo Wang, Zhen Lei, Changqing Zhang, Stan Z. Li Borrowing Treasures From the Wealthy: Deep Transfer Learning Thro…