自编码器的编码器encoder与解码器decoder多用串联的全连接层构成,如下图: 其中黑色箭头为构成编码器encoder的全连接层,多个全连接层逐步将数据维度降低 到指定维度;红色箭头为构成解码器decoder的全连接层,多个全连接层逐步将压缩数据维度增加到 原始维度。一般来说编码器与解码器的结构是对称的。 特别的,编码器,解码...
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...
在main()函数中,首先设置了设备,然后定义了超参数,接着下载MNIST数据集并创建数据加载器。然后创建了自编码器模型,并将其移动到设备上。接下来调用train()函数进行训练,然后调用test()函数进行测试。最后生成一个随机图像并进行重构,然后显示出来。 在train()函数中,定义了损失函数和优化器,然后对模型进行了训练。...
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...
带掩码的⾃编码器MAE详解和Pytorch代码实现 监督学习是训练机器学习模型的传统⽅法，它在训练时每⼀个观察到的数据都需要有标注好的标签。如果我们有⼀种训练机器学习模型的⽅法不需要收集标签，会怎么样?如果我们从收集的相同数据中提取标签呢?这种类型的学习算法被称为⾃监督学习。这种⽅法在⾃然语⾔...
当然,以下是一个基于PyTorch实现的稀疏自编码器的示例代码。我将遵循你提供的提示,分点进行解释,并附上相应的代码片段。 1. 导入必要的PyTorch库和模块 首先,我们需要导入PyTorch及其相关的库和模块。 python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoad...
简介:本文将提供一个简单的稀疏自编码器(Sparse Autoencoder, SAE)的PyTorch代码示例,以及如何将其堆叠(Stack)以创建栈式稀疏自编码器(Stacked Sparse Autoencoders, SSAE)。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 在深度学习中,自编码器是一种无监督的神经网络,...
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。
跟着大佬搭建VQ-VAE模型(Pytorch代码)—监督学习、计算机视觉 人工智能AI课程 3036 30 2:28:04 揭秘变分自编码器(VAE)背后的数学原理+代码实现 连博AI说 2.7万 54 02:30 【AI绘画】外挂VAE模型有什么用?stable diffusion 外挂VAE详解 旭旭画画 2.3万 111 10:57:23 【生成模型VAE】十分钟跟着博士...
揭秘变分自编码器(VAE)背后的数学原理+代码实现 连博AI说 1:44:16 深度学习-自编码器(Auto-Encoders)基本原理及项目实战[基于PyTorch实现] AI研习图书馆 02:30 【AI绘画】外挂VAE模型有什么用?stable diffusion 外挂VAE详解 旭旭画画 10:20 4.7.5 [10分钟] 自编码器实战 ...