所以weights的意义在于,把这个batch中的每个数据的这个比较大的数的维度的值都取出来进行堆叠,也就是说这个weights是这32个数据内部corr比较大的位置的数据的堆叠。这个weights也就相当于将比较活跃的attention进行提取出来堆叠。 tmp_corr = torch.softmax(weights, dim=-1):这一步是对这个比较活跃的部分进行softmax...
自编码器(AE)的解码器(decoder)无法单独完成生成功能 3.多任务 自编码器(AE)的编码器(encoder)无法单独使用,是由于编码器(encoder)生成的压缩数据没有规律,我们无法自造出类似的。 变分自编码器(VAE)为了实现新的功能,其编码器(encoder)不但要压缩数据,而且要使得压缩后的数据具备某种规律。这样,我们根据这种规律...
PyTorch实现VAE变分自编码器含代码 import torchimport torchvisionfrom torch import nnfrom torch import optimimport torch.nn.functional as Ffrom torch.autograd import Variablefrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torchvision import transformsfrom torchvision.utils import save_i ...
所以我们引入变分-自动编码器(VAE):VAE被定义为一种自编码器,其训练被正则化以避免过拟合并确保编码空间具有良好的规律性以支持生成过程。 VAE也和标准的自动编码器一样由编码器和解码器组成,训练使编码解码数据和初始数据之间的重建误差最小化。不同的是,为了正则化,我们不将输入数据编码成单个点,而是将输入数据...
61、基于cVAE+Flow+GAN的效果最好语音合成VITS模型代码逐行讲解 deep_thoughts 4.4万 237 10:20 4.7.5 [10分钟] 自编码器实战 阿力阿哩哩 1.4万 1 1:28:14 变分自编码器 VAE 鲁鹏 随变雪糕真好吃 1.3万 112 05:00 如何搭建VQ-VAE模型(Pytorch代码) 刹那-Ksana- 1.1万 0 1:33:31 47、...
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