我们将模型分成两部分,首先,我们有一个编码器,输入西班牙语句子并产生一个隐向量。编码器是用一个嵌入层将单词转换成一个向量然后用一个循环神经网络(RNN)来计算隐藏状态,这里我们将使用长短期记忆(LSTM)层。 然后编码器的输出将被用作解码器的输入。对于解码器,我们将再次使用LSTM层,以及预测英语单词的全连接层。
在这些工作中,图自编码器(GAE graph autoencoder)是一种典型的生成式图自监督学习(generative SSL)方法,它通过数据重构表现出较好的节点表征(node representation)学习能力。GAE 通常采用图神经网络 GNNs(graph neural networks)作为编码器(encoder),通过重构边(edge)或节点属性(node attribute)来训练模型。 近年来,许...
用GAN+自动编码器学会“脑补” 在此之前,NeRF能通过多视图训练AI模型,来让它学会生成新视角下的3D物体照片。 然而,这也导致一系列采用NeRF方法的模型,包括PixelNeRF和GRF,都需要利用多视图数据集才能训练出比较好的2D生成3D模型效果。 而多视图数据集往往有限,训练时间也比较长。 因此,作者们想出了一个新方法,也...
我们添加跳转连接到我们的自动编码器模型。这些跳过连接提供了更好的上采样。通过使用最大池层，许多空间信息会在编码过程中丢失。为了从它的潜在表示(由编码器产生)重建图像，我们添加了跳过连接，它将信息从编码器带到解码器。alpha = 0.2 inputs = Input( shape=input_size ) conv1 = Conv2D( 32 , kernel...
对于变量间因果图结构学习的问题,论文中基于图自编码器和梯度优化的方法来学习观测数据中的因果结构,主要可以解决非线性结构等价问题并且将其应用到向量值形式的变量因果结构预测中。实验部分在人工生成数据中验证了提出的 GAE 模型优于当前其它基于梯度优化的模型 NOTEARS 和 DAG-GNN 等,尤其是在规模较大的因果图预测...
一、变分自编码器（VAE）简介 变分自编码器是一种生成模型，由编码器和解码器组成。编码器将输入数据映射到潜在空间的概率分布，解码器从潜在空间中的样本重建输入数据。VAE的目标是通过最大化数据的似然性来学习潜在空间的分布，并通过采样生成新的数据。二、标准VAE的问题 标准的VAE在图像生成中存在一些问题，例如...
今天我们使用Python编程语言和PyTorch深度学习库实现一个用于图像有损压缩的自动编码器模型,针对MNIST数据集进行讲解。 什么是自动编码器? 自动编码器是一种无监督学习算法,它可以用来学习输入数据的低维表示。自动编码器包含一个编码器和一个解码器,编码器将输入数据映射到低维空间,解码器将低维表示映射回原始空间。自...
变分自编码器是一种基于神经网络的生成模型,它能够从数据中学习到潜在空间的分布,并生成新的数据。它的基本思想是将输入数据编码为潜在向量,然后通过解码器将潜在向量还原为原始数据。在这个过程中,VAE通过最大化数据的似然性来学习潜在空间的分布,并通过KL散度来限制潜在向量的分布。VAE的优点在于其能够生成高质量的...
变分自编码器(VAE)的基础知识参考博文变分自编码器(VAE)原理与实现(tensorflow2.x)。作为VAE的应用,我们将使用VAE生成一些可控制属性的人脸图片。可用的人脸数据集包括: Celeb A: 这是在学术界很流行的数据集,因为它包含面部特征的注释,不能用于商业用途。
在本文中，作者设计了一个新的图形自编码模型来预测miRNA和疾病之间的潜在关联，称为GAEMDA。GAEMDA采用基于图神经网络的编码器生成miRNA的嵌入和疾病特征，然后采用双线性解码器重建miRNA与疾病之间的联系。作者提出了将两类实体特征投影到同一向量空间的方法，这在我们做链接预测的时候也可以进行考虑。此外，也正如作者...