花式解释AutoEncoder与VAE 什么是自动编码器 自动编码器(AutoEncoder)最开始作为一种数据的压缩方法,其特点有: 1)跟数据相关程度很高,这意味着自动编码器只能压缩与训练数据相似的数据,这个其实比较显然,因为使用神经网络提取的特征一般是高度相关于原始的训练集,使用人脸训练出来的自动编码器在压缩自然界动物的图片是表现就会比较差,因为它只学习到了人脸的特征,而没有能够学习到自然界图片的特征: 2)压缩后数据是有损的,这是因为在降维的过程中不可避免的要丢失掉信息: 到了2012年…

https://www.zhihu.com/question/41490383/answer/103006793 自编码是一种表示学习的技术,是deep learning的核心问题 让输入等于输出,取中间的一层作为embedding, 即编码 对中间的隐层进行约束,就可以得到不同类型的编码 h<x,这就是普通的降维编码 h>x, 并且约束其稀疏性,就得到稀疏编码 自编码网络,可以理解为, 完成训练后,Decoder部分就没有用了 堆叠自编码器(Stacked Auto-Encoder, SAE…

Autoencoder 自编码 压缩与解压 原来有时神经网络要接受大量的输入信息, 比如输入信息是高清图片时, 输入信息量可能达到上千万, 让神经网络直接从上千万个信息源中学习是一件很吃力的工作. 所以, 何不压缩一下, 提取出原图片中的最具代表性的信息, 缩减输入信息量, 再把缩减过后的信息放进神经网络学习. 这样学习起来就简单轻松了. 所以, 自编码就能在这时发挥作用. 通过将原数据白色的X 压缩, 解压 成黑色的X, 然后通过对比黑白 X ,求出预测误差, 进行反向传递, 逐步提升自编码的…

打开Minitab之后 点击Stat>Basic Statistics> Normality Test  分析之后若 P value(P值)>0.05,说明此组数据服从正态分布…

假设检验的基本思想: 若对总体的某个假设是真实的,那么不利于或者不能支持这一假设的事件A在一次试验中是几乎不可能发生的.如果事件A真的发生了,则有理由怀疑这一假设的真实性,从而拒绝该假设. 实质分析: 假设检验实质上是对原假设是否正确进行检验,因此检验过程中要使原假设得到维护,使之不轻易被拒绝:否定原假设必须有充分的理由.同时,当原假设被接受时,也只能认为否定该假设的根据不充分,而不是认为它绝对正确. 1.检验指定的数列是否服从正态分布 借助假设检验的思想,利用K-S检验可以对数列的性质进行检验…

一.为什么需要服从正态分布的随机函数 一般我们经常使用的随机数函数 Math.random() 产生的是服从均匀分布的随机数,能够模拟等概率出现的情况,例如 扔一个骰子,1到6点的概率应该相等,但现实生活中更多的随机现象是符合正态分布的,例如20岁成年人的体重分布等. 假如我们在制作一个游戏,要随机设定许许多多 NPC 的身高,如果还用Math.random(),生成从140 到 220 之间的数字,就会发现每个身高段的人数是一样多的,这是比较无趣的,这样的世界也与我们习惯不同,现实应该是特别高…

样本服从正态分布,证明样本容量n乘样本方差与总体方差之比服从卡方分布x^2(n) 正态分布的n阶中心矩参见: http://www.doc88.com/p-334742692198.html…

import numpy as np np.random.seed(1337) from keras.datasets import mnist from keras.models import Model from keras.layers import Dense, Input import matplotlib.pyplot as plt (x_train,y_train),(x_test,y_test) = mnist.load_data() x_train = x_train.asty…

Kingma, Diederik P., and Max Welling. "Auto-encoding variational bayes." arXiv preprint arXiv:1312.6114 (2013). 论文的理论推导见:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25401928 中文翻译为:变分自动编码器 转自:http://kvfrans.com/variational-autoencoders-explained/ 下面是VAE的直观解释,不需…

template.config(name, value)方法用于更改引擎的默认配置. 其中字段escape,类型为boolean,默认为true. 首先,我们不修改配置信息输出一段带有html标签的字符串 <div id="demo"></div> <script type="text/html" id="demo_tmpl"> {{content}} </script> <script sr…

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黑金论坛地址: http://www.heijin.org/forum.php?mod=viewthread&tid=36636&extra=page%3D1 爱奇艺地址: http://www.iqiyi.com/w_19rugikndx.html?source=…

1. public void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException { print3(response); } private void print(HttpServletResponse response) throws IOException, UnsupportedEncodingException { String str =…

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,从而实现无监督训练的效果.并且,autoencoder可以起到降维作用,虽然输入输出端维度相同,但中间层可以维度很小,从而起到降维作用,形成数据的一个浓缩表示. 可以用autoencoder做Pretraining,对难以训练的深度模型先把网络结构确定,之后再用训练数据去微调. 特定类型的autoencoder可以做生成模型…

参考: https://www.cnblogs.com/huangshiyu13/p/6209016.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/25401928 https://blog.csdn.net/ustbfym/article/details/78870990 https://blog.csdn.net/StreamRock/article/details/81258543 https://blog.csdn.net/weixin_40955254/artic…

本节我们将了解神经网络进行非监督形式的学习,即autoencoder自编码 假设图片经过神经网络后再输出的过程,我们看作是图片先被压缩然后解压的过程.那么在压缩的时候,原有的图片质量被缩减,解压时用信息量小却包含所有关键信息的文件恢复出原本的图片. 为什么要这么做呢? 因为当神经网络接收大量信息时,神经网络在成千上万个信息源中学习是一件比较吃力的事.所以进行压缩,从原图片中提取最具代表性的信息,减小输入信息量,再把缩减过后的信息放进神经网络学习,这样学习起来简单轻松许多. 如下图所示,将原数据白…

总结: 1. qt输出中文乱码原因分析 qt的编程环境默认是utf-8编码格式(关于编码见下文知识要点一): cout << "中文" << endl; 程序运行,程序并不认识ANSI,UTF-8以及任何其他编码.系统只知道处理你给它的字符的二进制表示. 关于  "中""文" 的3种编码二进制内容: ANSI(GBK): 0xd6d0  0xcec4 UTF-8: 0xe4b8ad 0xe69687 Unicode: 0x…

今天发现用securecrt登陆时,gcc编译出错时会出现乱码,但直接在主机的窗口界面下用Shell编译却没有乱码.查看了一下当时的错误描述,发现它的引号是中文引号,导致在SecureCRT中显示出错: before numeric constant 在网上查了一下,可以通过修改LC_CTYPE=zh_CN.GBK解决这个问题,具体的方法有两个: 1. 通过export命令修改LC_CTYPE变量的值 tianfang > export LC_CTYPE=zh_CN.GBK    tianfan…

变分自编码器(VAE,variatinal autoencoder)   VS    生成式对抗网络(GAN,generative adversarial network) 两者不仅适用于图像,还可以探索声音.音乐甚至文本的潜在空间: VAE非常适合用于学习具有良好结构的潜在空间,其中特定方向表示数据中有意义的变化轴;  GAN生成的图像可能非常逼真,但它的潜在空间可能没有良好结构,也没有足够的连续型.   自编码,简单来说就是把输入数据进行一个压缩和解压缩的过程. 原来有很多 Feature,…

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…

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片. VAE与AE的不同之处是:VAE的encoder产生与noise作用后输入到decoder            VAE的问题:VAE的decoder的输出与某一张越接近越好,但是对于机器来说并没有学会自己产生real…

AIOps探索:基于VAE模型的周期性KPI异常检测方法 from:jinjinlin.com   作者:林锦进 前言 在智能运维领域中,由于缺少异常样本,有监督方法的使用场景受限.因此,如何利用无监督方法对海量KPI进行异常检测是我们在智能运维领域探索的方向之一.最近学习了清华裴丹团队发表在WWW 2018会议上提出利用VAE模型进行周期性KPI无监督异常检测的论文:<Unsupervised Anomaly Detection via Variational Auto-Encoder for…

0. introduction GAN模型最早由Ian Goodfellow et al于2014年提出,之后主要用于signal processing和natural document processing两方面,包含图片.视频.诗歌.一些简单对话的生成等.由于文字在高维空间上不连续的问题(即任取一个word embedding向量不一定能找到其所对应的文字),GAN对于NLP的处理不如图像的处理得心应手,并且从本质上讲,图片处理相较于NLP更为简单(因为任何动物都可以处理图像,但只有人类可以…

    自编码器是无监督学习领域中一个非常重要的工具.最近由于图神经网络的兴起,图自编码器得到了广泛的关注.笔者最近在做相关的工作,对科研工作中经常遇到的:自编码器(AE),变分自编码器(VAE),图自编码器(GAE)和图变分自编码器(VGAE)进行了总结.如有不对之处,请多多指正.     另外,我必须要强调的一点是:很多文章在比较中将自编码器和变分自编码器视为一类,我个人认为,这二者的思想完全不同.自编码器的目的不是为了得到latent representation(中间层),而是为了生成新…

VAE(Variational Autoencoder)   生成式模型 理论: 基于贝叶斯公式.KL散度的推导 1. 自动编码器的一般结构 2. 产生一幅新图像 输入的数据经过神经网络降维到一个编码(code),接着又通过另外一个神经网络去解码得到一个与输入原数据一模一样的生成数据,然后通过去比较这两个数据,最小化他们之间的差异来训练这个网络中编码器和解码器的参数.当这个过程训练完之后,我们可以拿出这个解码器,随机传入一个编码(code),希望通过解码器能够生成一个和原数据差不多的数据,上面这…

大家都知道Math.random是 javascript 中返回伪随机数的函数,但查看 MDN, The Math.random() function returns a floating-point, pseudo-random number in the range [0, 1) that is, from 0 (inclusive) up to but not including 1 (exclusive) 再看 ECMAScript 5.1 (ECMA-262)   标准,描述如下: R…

C语言 产生标准正态分布或高斯分布 随机数 产生正态分布或高斯分布的三种方法: 1. 运用中心极限定理(大数定理) #include #include #define NSUM 25 double gaussrand() { ; int i; ; i < NSUM; i++) { x += (double)rand() / RAND_MAX; } x -= NSUM / 2.0; x /= sqrt(NSUM / 12.0); return x; } 2.利用有box 和 muller 提供的,…

原文链接:https://www.dreamwings.cn/ytu3027/2899.html 3027: 哈夫曼编码 时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MB 提交: 2  解决: 2 题目描述 设计一个程序,构造一颗哈夫曼树,输出对应的哈夫曼编码. 输入 输入数据有两行,第一行为一个整数n,代表接下来要输入n个整数,然后我们用这n个整数构造一个哈夫曼树. 输出 输出对应的哈夫曼编码,每一个哈夫曼编码占一行. 样例输入 8 7 19 2 6 32 3 21 10 样例输出 1010…

文/落影loyinglin(简书作者)原文链接:http://www.jianshu.com/p/37784e363b8a著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权,并标注“简书作者”. =========================================== 使用VideoToolbox硬编码H.264 前言 H.264是目前很流行的编码层视频压缩格式,目前项目中的协议层有rtmp与http,但是视频的编码层都是使用的H.264.在熟悉H.264的过程中,为更好的了解H.264,尝…

有园友在博问中提了这样一个问题 —— .NET Core 中文等非英文文字html编码输出问题,到我们的 ASP.NET Core 项目中一看,也是同样的问题. 比如下面的Razor视图代码: @{ ViewBag.Title = "代码改变世界"; } <title>@ViewBag.Title</title> 输出的html代码变成了: <title>代码改变世界</title> 上面的 @ViewBag.Title 实际上等同于下面…