AutoEncoder 的 PyTorch 实现 之前的文章叙述了AutoEncoder的原理,这篇文章主要侧重于用PyTorch实现AutoEncoder AutoEncoder 其实AutoEncoder就是非常简单的DNN。在encoder中神经元随着层数的增加逐渐变少,也就是降维的过程。而在decoder中神经元随着层数的增加逐渐变多,也就是升维...
就是说,我们保持 不变,因为 不需要学习修正,我们更新的只有 和 AutoEncoder的PyTorch实现 其实AutoEncoder就是非常简单的DNN。在encoder中神经元随着层数的增加逐渐变少,也就是降维的过程。而在decoder中神经元随着层数的增加逐渐变多,也就是升维的过程 class AE(nn.Module): def __init__(self): super(AE, s...
之前的文章叙述了AutoEncoder的原理,这篇文章主要侧重于用PyTorch实现AutoEncoder AutoEncoder 其实AutoEncoder就是非常简单的DNN。在encoder中神经元随着层数的增加逐渐变少,也就是降维的过程。而在decoder中神经元随着层数的增加逐渐变多,也就是升维的过程 代码语言:javascript 复制 classAE(nn.Module):def__init__(s...
自编码 (Autoencoder) DQN 强化学习 生成对抗网络 (GAN) 为什么 Torch 是动态的 GPU 加速运算 过拟合 (Overfitting) 批标准化 (Batch Normalization) 用神经网络如何进行非监督形式的学习. 也就是 autoencoder, 自编码. 压缩与解压 有一个神经网络, 它在做的事情是 接收一张图片, 然后 给它打码, 最后 再从...
目前基于PyTorch的自编码器示例基本都是使用手写数字图片 (Mnist) 这种3阶张量数据,而关于2阶张量数据的自编码器实现介绍较少。下面介绍如何利用PyTorch实现2阶张量数据的自编码器。 基本概念 1. PyTorch PyTorch [1]是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,主要有两大...
三、Pytorch实现 数据集: Fashion MNIST 有70000张灰度图,其中60000作为训练,10000作为测试集; 包含有10个类别; 代码实现: 1)导入需要的包 #import packagesimportosimporttorchimporttorchvisionimporttorch.nn as nnimporttorchvision.transforms as transformsimporttorch.optim as optimimportmatplotlib.pyplot as pltimpor...
自编码器是一种能够通过无监督学习,学到输入数据高效表示的人工神经网络。输入数据的这一高效表示称为编码(codings),其维度一般远小于输入数据,使得自编码器可用于降维。更重要的是,自编码器可作为强大的特征检测器(feature detectors),应用于深度神经网络的预训练。此外,自编码器还可以随机生成与训练数据类似的数据,...
莫烦的PyTorch系列教程[2]中有关于自动编码器的介绍以及实现简单的自动编码器的代码。为方便查看,代码摘录如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53...
下面我们将用PyTorch简单地实现一个自动编码器实现“生成数据”: 代码语言:javascript 复制 importtorch from torchimportnn,optim from torch.autogradimportVariable from torchvisionimporttransforms,datasets from torch.utils.dataimportDataLoader from torchvision.utilsimportsave_imageimportosimportmatplotlib.pyplotasplt ...
厚实表皮还就内个一开创建的收藏夹dl内容:43、逐行讲解Masked AutoEncoder(MAE)的PyTorch代码,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览