一.VAE的具体结构 二.VAE的pytorch实现 1加载并规范化MNIST import相关类: from __future__ import print_function import argparse import torch import torch.utils.data import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.autograd import Variable from torchvision impor

关于自编码器的原理见另一篇博客 : 编码器AE & VAE 这里谈谈对于变分自编码器(Variational auto-encoder)即VAE的实现. 1. 稀疏编码 首先介绍一下“稀疏编码”这一概念. 早期学者在黑白风景照片中可以提取到许多16*16像素的图像碎片.而这些图像碎片几乎都可由64种正交的边组合得到.而且组合出一张碎片所需的边的数目很少,即稀疏的.同时在音频中大多数声音也可由几种基本结构组合得到.这其实就是特征的稀疏表达.即使用少量的基本特征来组合更加高层抽象的特征.在神经网络中

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 '

https://github.com/sunshineatnoon/Paper-Implementations

1. PyTorch进行训练和测试时指定实例化的model模式为:train/eval eg: class VAE(nn.Module): def __init__(self): super(VAE, self).__init__() ... def reparameterize(self, mu, logvar): if self.training: std = logvar.mul(0.5).exp_() eps = Variable(std.data.new(std.size()).nor

原文地址: https://www.cnblogs.com/king-lps/p/8570021.html -------------------------------------------------------------------------------------- 1. PyTorch进行训练和测试时指定实例化的model模式为:train/eval eg: class VAE(nn.Module): def __init__(self): super(VAE, self).__

Awesome-Pytorch-list 2018-08-10 09:25:16 This blog is copied from: https://github.com/Epsilon-Lee/Awesome-pytorch-list Pytorch & related libraries pytorch : Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration. pytorch extras :

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

关于autoencoder的内容简介可以参考这一篇博客,可以说写的是十分详细了https://sherlockliao.github.io/2017/06/24/vae/ 盗图一张,自动编码器讲述的是对于一副输入的图像,或者是其他的信号,经过一系列操作,比如卷积,或者linear变换,变换得到一个向量,这个向量就叫做对这个图像的编码,这个过程就叫做encoder,对于一个特定的编码,经过一系列反卷积或者是线性变换,得到一副图像,这个过程叫做decoder,即解码. 然而自动编码器有什么用,看到上

项目地址:https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list 列表结构: NLP 与语音处理 计算机视觉 概率/生成库 其他库 教程与示例 论文实现 PyTorch 其他项目 自然语言处理和语音处理 该部分项目涉及语音识别.多说话人语音处理.机器翻译.共指消解.情感分类.词嵌入/表征.语音生成.文本语音转换.视觉问答等任务,其中有一些是具体论文的 PyTorch 复现,此外还包括一些任务更广泛的库.工具集.框架. 这些项目有很多是官方的实现,其中

文章来源 https://www.cnblogs.com/king-lps/p/8570021.html 1. PyTorch进行训练和测试时指定实例化的model模式为:train/eval eg: class VAE(nn.Module): def __init__(self): super(VAE, self).__init__() ... def reparameterize(self, mu, logvar): if self.training: std = logvar.mul(0.

机器学习算法-VAE 目录 机器学习算法-VAE 1. VAE模型推导 1.1 算法引入 1.2 模型推导 1.3 损失函数 1.4 重参数技巧 2. 实现 2.1 模型定义 2.2 实验 1. VAE模型推导 1.1 算法引入 ​ 在EM算法中,隐变量的最优分布\(q^{\star}(\mathbf{z})\)是在观测数据给定时的条件分布\(p(\mathbf{z}|\mathbf{x})\),此时对应的证据下界与似然函数相等.但是在实际中,后验概率可能很难计算甚至不能计算,这时EM算法中的E

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

1.下载Anaconda3 首先需要去Anaconda官网下载最新版本Anaconda3(https://www.continuum.io/downloads),我下载是是带有python3.6的Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh. 2.安装Annconda3 bash Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh   在home/ubuntu出现anaconda3文件夹(注:ubuntu是系统用户名.下同). source ~/.bashrc 3.

当我使用pycharm运行  (https://github.com/Joyce94/cnn-text-classification-pytorch )  pytorch程序的时候,在Linux服务器上会开启多个进程,占用服务器的大量的CPU,在windows10上运行此程序的时候,本机的CPU和内存会被吃光,是因为在train.py中有大量的数据训练处理,会开启多个进程,占用大量的CPU和进程. 本机window10 linux服务器开启了多个进程 Linux服务器占用大量CPU 在pytor

一.介绍 word2vec是Google于2013年推出的开源的获取词向量word2vec的工具包.它包括了一组用于word embedding的模型,这些模型通常都是用浅层(两层)神经网络训练词向量. Word2vec的模型以大规模语料库作为输入,然后生成一个向量空间(通常为几百维).词典中的每个词都对应了向量空间中的一个独一的向量,而且语料库中拥有共同上下文的词映射到向量空间中的距离会更近. word2vec目前普遍使用的是Google2013年发布的C语言版本,现在也有Java.C++.p

(Demo) 这是最近两个月来的一个小总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNN.LSTM.BiLSTM.GRU以及CNN与LSTM.BiLSTM的结合还有多层多通道CNN.LSTM.BiLSTM等多个神经网络模型的的实现.这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题.处理方法和相关策略,以及经验(其实并没有什么经验)等,白菜一枚. Demo Site:  https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-

我们已经了解了如何定义神经网络,计算损失并对网络的权重进行更新. 接下来的问题就是: 一.What about data? 通常处理图像.文本.音频或视频数据时,可以使用标准的python包将数据加载到numpy数组中.然后你可以将这个数组转换成一个torch.Tensor. 对于图片, 涉及到的库有Pillowh和OpenCV. 对于音频,涉及到的库有scipy和librosa 对于文本,无论是原始的Python还是基于Cython的加载,都会用到NLTK或者SpaCy. 我们已经创建了一个名

我们可以通过torch.nn package构建神经网络. 现在我们已经了解了autograd,nn基于autograd来定义模型并对他们有所区分. 一个 nn.Module模块由如下部分构成:若干层,以及返回output的forward(input)方法. 例如,这张图描述了进行数字图像分类的神经网络: 这是一个简单的前馈( feed-forward)网络,读入input内容,每层接受前一级的输入,并输出到下一级,直到给出outpu结果. 一个经典神经网络的训练程序如下: 1.定义具有可学习参