set_title(f"({coord[0]:.3f}, {coord[1]:.3f})") idx += 1 plt.show() 代码输出如下: 14. 总结 本文重点介绍了如何利用Pytorch来实现自编码器,从数据集,到搭建网络结构,以及特征可视化和网络预测输出几个方面,分别进行了详细的阐述,并给出了相应的代码示例。 您学废了吗? 完整代码链接:戳我...
基于这个目的,自编码器应运而生。 自编码器 自编码器是一种数据压缩技术,通过自监督学习来学习有效的数据编码,输入是原始数据,目的是为了得到压缩的数据,输出是通过解码器解码的数据。这个压缩的过程是有损的,会存在信息损失。 自编码器由一个编码器和一个解码器构成。它的工作流程如下图所示: 编码器的效果以及...
我们知道自编码器是由编码器encoder和解码器decoder实现的,其中编码器的作用为将输入的图像编码为特征空间的特征向量,解码器的作用相反,尽可能的将上述特征向量结果恢复为原图。基于此,我们首先来一步步实现编码器。首先,我们来定义模型的基本超参数如下: # Model parameters: LAYERS = 3 KERNELS = [3, 3, 3] CH...
AutoCorrelation这个函数最后返回的是V。这个V在最后是所得到的output,也就是相当于attention的编码的感觉。 这个V就是这里的out。一直重复。
带掩码自编码器(MAE) 对输入图像的patches进行随机掩码,然后重建缺失的像素。MAE基于两个核心设计。首先,开发了一个非对称的编码器-解码器架构,其中编码器仅对可见的patches子集(没有掩码的tokens)进行操作,同时还有一个轻量级的解码器,可以从潜在表示和掩码tokens重建原始图像。其次,发现对输入图像进行高比例的掩码,例...
其实有关深度学习的换脸相关的研究已经很普及了,有基于GAN的也有基于Glow的,但本质上都是生成模型,只是换了一种实现方式,而这个DeepFake呢,使用的是机器学习中的自编码器,拥有与神经网络类似的结构,鲁棒性较好,我们可以通过学习它来对生成网络有一个大概的了解,这样之后碰到相似的网络或者构造就好上手了。
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、...
Auto-encoder-Pytorch 逐行解释的pytorch自编码器实现,保证代码尽可能简单 自编码器(Autoencoder, AE)是一种无监督的学习方法,目标是学习一个压缩的,分布式的数据表示(编码),然后再重构出原始数据。自编码器常用于降维或特征学习,也可以用于去噪和生成模型的一部分。 自编码器由两部分组成: 编码器(Encoder):这部分...
作为一种无监督或者自监督算法,自编码器本质上是一种数据压缩算法。从现有情况来看,无监督学习很有可能是一把决定深度学习未来发展方向的钥匙,在缺乏高质量打标数据的监督机器学习时代,若是能在无监督学习方向上有所突破对于未来深度学习的发展意义重大。从自编码器到生成对抗网络,小编将和大家一起来探索深度学习中的...
首先,开发了一个非对称的编码器-解码器架构,其中编码器仅对可见的patches子集(没有掩码的tokens)进行操作,同时还有一个轻量级的解码器,可以从潜在表示和掩码tokens重建原始图像。其次,发现对输入图像进行高比例的掩码,例如75%,会产生有意义的自监督任务。将这两种设计结合起来,能够高效地训练大型模型:加快模型训练速度...