def to_OneHotEncoder(y,num_class): #transform to the one-hot code return np.eye(num_class)[y] device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' y_train = to_OneHotEncoder(label[:2000],10) x_train_tensor = torch.from_numpy(ttf/255).float() x_train_tensor = torch.resh...
原理简介 自编码器(Autoencoder)是一种无监督学习的神经网络,它通过编码器(Encoder)将输入数据压缩成低维表示(潜在空间表征),然后通过解码器(Decoder)将这种低维表示重构为原始输入数据。自编码器的目标是最小化重构误差,即使得重构后的数据尽可能接近原始输入数据。 编码器与解码器 编码器负责将输入数据映射到潜在空...
自编码器(Autoencoder,AE),是一种利用反向传播算法使得输出值等于输入值的神经网络,它先将输入压缩成潜在空间表征,然后通过这种表征来重构输出。 简单来说,就是可以自动实现编码与解码操作过程的网络模型,并且它的输入 x 与标签 y 相同,我们通过最小化标签 y 与输出 r 之间的误差,来优化自编码器...
# 步骤3:添加自动编码器部分 class Autoencoder(nn.Module): def __init__(self): super(Autoencoder, self).__init__() # 编码器部分 self.encoder = nn.Sequential( nn.Linear(2048, 1024), # 假设ResNet-50输出特征大小为2048 nn.ReLU(True), nn.Linear(1024, 512), nn.ReLU(True)) # 解码器...
他最近一次被人们关注的研究是 11 月份的《Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners》,提出了一种泛化性能良好的计算机视觉识别模型,有望为 CV 的大模型带来新方向 推荐文章 即插即用 | 超越CBAM,全新注意力机制,GAM不计成本提高精度(附Pytorch实现) 豪取4个SOTA,谷歌魔改Transformer登NeurIPS 2021!一层...
“Convmae: Masked convolution meets masked autoencoders.” arXiv 2022. [4] He, Kaiming, et al. “Masked autoencoders are scalable vision learners.” CVPR 2022. [5] Woo, Sanghyun, et al. “ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders.” arXiv 2023. ...
何恺明是深度学习领域最具影响力的人物之一：- Residual Layer是LLM的基本组成部分。- Faster/Mask R-CNN 是图像分割和机器人感知领域的行业标准。- Panoptic segmentation 重新定义了视觉研究的一个子领域。- Mask AutoEncoder (MAE) 是最优秀的通用自监督算法，适用于计算机视觉等多个领域。- 在MAE之前，Momentum ...
本周的重要论文包括IBM 海法研究院开始研发能够与人类辩论的 AI 系统——Project Debater、谷歌推出的首个完全基于 Transformer 的视频架构 TimeSformer等。 目录: Greedy Hierarchical Variational Autoencoders for Large-Scale Video Prediction Revisiting ResNets: Improved Training and Scaling Strategies An auton...
他最近一次被人们关注的研究是 11 月份的 《Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners》 ,提出了一种泛化性能良好的计算机视觉识别模型,有望为 CV 的大模型带来新方向。 更多阅读 #投 稿通道# 让你的文字被更多人看到 如何才能让更多的优质内容以更短路径到达读者群体,缩短读者寻找优质内容的成本呢?答案...
Autoencoder正则化:通过添加一个变分自编码器(VAE)分支,用于重建输入图像,从而对共享解码器进行正则化。这在数据量有限的情况下有助于提高模型性能,并且有助于任何随机初始化都能一致地达到好的训练精度。 网络宽度扩展:实验表明,增加网络宽度(即特征/滤波器的数量)而不是深度,能持续改善结果。 硬件利用:使用NVIDIA...