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

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

本文为博主翻译自:Jinwon的Variational Autoencoder based Anomaly Detection using Reconstruction Probability,如侵立删 http://dm.snu.ac.kr/static/docs/TR/SNUDM-TR-2015-03.pdf 摘要 我们提出了一种利用变分自动编码器重构概率的异常检测方法.重建概率是一种考虑变量分布变异性的概率度量.重建概率具有一定的理论背景,使其比重建误差更具有原则性和客观性,而重建误差是自

我在学习VAE的时候遇到了很多问题,很多博客写的不太好理解,因此将很多内容重新进行了整合. 我自己的学习路线是先学EM算法再看的变分推断,最后学VAE,自我感觉这个线路比较好理解. 一.首先我们来宏观了解一下VAE的作用:数据压缩和数据生成. 1.1数据压缩: 数据压缩也可以成为数据降维,一般情况下数据的维度都是高维的,比如手写数字(28*28=784维),如果数据维度的输入,机器的处理量将会很大, 而数据经过降维以后,如果保留了原有数据的主要信息,那么我们就可以用降维的数据进行机器学习模型的训

变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)通俗教程 转载自: http://www.dengfanxin.cn/?p=334&sukey=72885186ae5c357d85d72afd35935fd5253f8a4e53d4ad672d5321379584a6b6e02e9713966e5f908dd7020bfa0c555f dengfanxin 未来2016年11月15日 1. 神秘变量与数据集 现在有一个数据集DX(dataset, 也可以叫datapoin

原文地址:http://www.dengfanxin.cn/?p=334 1. 神秘变量与数据集 现在有一个数据集DX(dataset, 也可以叫datapoints),每个数据也称为数据点.我们假定这个样本受某种神秘力量操控,但是我们也无从知道这些神秘力量是什么?那么我们假定这股神秘力量有n个,起名字叫power1,power2,…,powern 吧,他们的大小分别是z1,z2,…,zn ,称之为神秘变量表示成一个向量就是 z=⎛⎝⎜⎜⎜⎜z1z2⋮zn⎞⎠⎟⎟⎟⎟ z也起个名字叫神秘组合.

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

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,

本书作者名气比较大,写过<黑天鹅><随机漫步的傻瓜>等书,据称专门研究不确定度性.本书是他以前的书的内容的延续. 所谓的反脆弱,其实软件业有现成的名词鲁棒性(Robust)就是稳健性.越稳健的事务.组织.制度,越能应对异常和危险.比如生物的进化,一定程度内的意外越多,存活下来的生物群体的适应能力越强大. 书中最核心的观点是把风险与收益的关系换个说法又说了一遍.许多事情发生的概率越小,发生后的收益或者损失越大. 我认为作者陷入了锤子定子模式,把已知的事情试图用一套新的理论来解释,在他

1.Spring 1.1.简介 Spring:春天----->给软件行业带来了春天! 2002,首次推出了Spring框架的雏形:interface21框架! Spring框架即以interface21框架为基础,经过重新设计,并不断丰富其内涵,于2004年3月24日,发布了1.0正式版. Rod Johnson,Spring Framework创始人,著名作者.很难想象Rod Johnson的学历,真的让好多人大吃一惊,他是悉尼大学的博士,然而他的专业不是计算机,而是音乐学. Spring理念

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似然L(D; θ),可以估计出最优的参数θ∗.然而计算边际似然函数时涉及p(x) 的推断问题,需要在对数函数的内部进行求和(或积分) 注意到,对数边际似然log p(x; θ) 可以分解为 其中DKL(q(z)∥p(z|x; θ))为分布q(z)和后验分布p(z|x; θ)的KL散度. 由于DKL(q(

变分自编码器(VAE)组合了神经网络和贝叶斯推理这两种最好的方法,是最酷的神经网络,已经成为无监督学习的流行方法之一. 变分自编码器是一个扭曲的自编码器.同自编码器的传统编码器和解码器网络一起,具有附加的随机层. 编码器网络之后的随机层使用高斯分布对数据进行采样,而解码器网络之后的随机层使用伯努利分布对数据进行采样. 与 GAN 一样,变分自编码器根据它们所接受的分布来生成图像和数字.VAE允许设置潜在的复杂先验,从而学习强大的潜在表征. 下图描述了一个 VAE.编码器 qφ(z|x) 网络近似

控制反转 IOC 理论推导 按照我们传统的开发,我们会先去 dao 层创建一个接口,在接口中定义方法. public interface UserDao { void getUser(); } 然后再去实现类中实现这个方法的作用. public class UserDaoImpl implements UserDao { @Override public void getUser() { System.out.println("默认获取用户的数据"); } } 然后再去 service

一直很好奇机器学习实战中的SVM优化部分的数学运算式是如何得出的,如何转化成了含有内积的运算式,今天上了一节课有了让我很深的启发,也明白了数学表达式推导的全过程. 对于一个SVM问题,优化的关键在于 KKT理论所标明的是在拉格朗日乘数法中引入的系数与上面的不等式约束条件的乘积等于0始终成立,这个条件所保证的是优化问题的解存在,对于上面的优化,从线性空间的角度来思考就是在做最大化最小间隔,是一个非常明显的二次优化问题.本身分析到这里,还不足以说明问题,为何会出现含有内积的运算式呢. 从这个拉格朗日

适合阅读人群:有一定的数学基础. 这几篇文章是16年写的,之前发布在个人公众号上,公众号现已弃用.回过头来再看这几篇文章,发现写的过于稚嫩,思考也不全面,这说明我又进步了,但还是作为学习笔记记在这里了,方便以后自己经常查阅. 支持向量机(SVM)理论总结系列.线性可分(附带R程序案例:用体重和心脏重量来预测一只猫的性别) R系列:关联分析:某电商平台的数据:做捆绑销售和商品关联推荐 R系列:分词.去停用词.画词云(词云形状可自定义) end!

建立神经网络的主要步骤是: 1. 定义模型结构(例如输入特征的数量) 2. 初始化模型的参数 3. 循环: # 3.1 计算当前损失(正向传播) # 3.2 计算当前梯度(反向传播) # 3.3 更新参数(梯度下降) 实现代码 #单层神经网络,不含隐含层 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import h5py #是与H5文件中存储的数据集进行交互的常用软件包. from lr_utils import load_dataset

IOC理论实现 UserDao接口 public interface UserDao { void say(); } UserDaoImpl实现类 public class UserDaoImpl implements UserDao { public void say() { System.out.println("我想使用默认数据库"); } } UserService接口 public interface UserService { void say(); } UserServi

import os import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision from torchvision import transforms from torchvision.utils import save_image # 配置GPU或CPU设置 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else '

链接:https://kexue.fm/archives/5343

公式不便于在这里编辑,所以在word中编辑好了,截图过来. 用python+牛顿迭代法   求 y =(x-2)**3的解 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ''' 牛顿迭代法实现 y =(x-2)**3的解 ''' def f(x): return (x-2)**3 def fd(x): return 3*((x-2)**2) def newtonMethod(n,assum): time = n x = assum next

    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