TensorFlow 2.0中的自动编码器以下自动编码器的实现; 香草自动编码器(AE) 去噪自动编码器备用自动编码器(进行中) 压缩式自动编码器(进行中) 可变自动编码器(VAE) 条件变分自动编码器(CVAE) 节拍变奏自编码器(beta-VAE)(进行中)如何运行: 运行python3 main.p
betaVAE 和i..变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)通俗教程,细节、基础、符号解释很齐全 http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5MDMwM
首先,我使用veta-VAE(一个非常简单的多层神经网络)对PTB诊断数据中的心电图数据进行了建模,该数据包含三类变量:心电图图表,每个人随着时间变化的脉搏数据,以及诊断结果(即是否存在梗塞)。在 VAE 训练过程中,epoch 大小设置为 50,bottleneck size 设置为 10,学习率为 0.0005,capacity 参数设置为 25(参数设置参考了...
首先,我使用veta-VAE(一个非常简单的多层神经网络)对PTB诊断数据中的心电图数据进行了建模,该数据包含三类变量:心电图图表,每个人随着时间变化的脉搏数据,以及诊断结果(即是否存在梗塞)。在 VAE 训练过程中,epoch 大小设置为 50,bottleneck size 设置为 10,学习率为 0.0005,capacity 参数设置为 25(参数设置参考了...
考虑到我们用例中对模型可解释性的要求,我们使用Beta变分自动编码器(β−VAEβ−VAE,一种最先进的无监督解缠表示学习方法, one of the state of the art 最先进技术之一)来发现低维解缠表示脑电数据。 然后,我们训练最近提出的符号-概念关联网络(SCAN)(Higgins等人,2018),以将可用的分类标签映射到β−VAE...
β -VAE 有一个方法可以帮助我们实现解耦表示,也就是让嵌入中的每个元素对应一个单独的影响因素,并能够将该嵌入用于分类、生成和零样本学习。该算法是由 DeepMind 实验室基于变分自编码器开发的,相比于重构损失函数(restoration loss),该算法更加注重潜在分布与先验分布之间的相对熵。
摘要 本发明公开了一种基于beta‑VAE和i‑vector的多对多语音转换方法,通过引入可调节参数β和C对变分自动编码器(VAE)框架进行了修改,并将i‑vector(身份特征向量)与改进后的VAE网络结合起来,提高隐变量解纠缠能力,改善其在瓶颈层编码能力的不足,并充分丰富了说话人的个性化特征,能够较好地提升转换后语音的个性...
如图1所示,本实施例提供一种基于beta-vae和i-vector的多对多语音转换方法,分为训练和转换两个步骤: 1、说话人语音训练阶段 1.1获取非平行训练语料,本处采用的语音库为vcc2018,该语音库包含8个源说话人(sf1、sf2、sm1、sm2、sf3、sf4、sm3、sm4)和4个目标说话人(tf1、tf2、tm1、tm2)。本文中选取的非平行训...
本发明公开了一种基于 beta‑VAE 和 i‑vector 的多对多语音转换方法,通过引入可调 节参数 β和 C 对变分自动编码器(VAE)框架进行 了修改,并将 i‑vector(身份特征向量)与改进后 的 VAE 网络结合起来,提高隐变量解纠缠能力, 改善其在瓶颈层编码能力的不足,并充分丰富了 说话人的个性化特征,能够较好地...
beta-VAE 可以从输入数据中提取影响变量的因素,提取的因素包括物理运动的方向、对象的大小、颜色和方位等等。在强化学习应用中,该模型可以区分目标和背景,并能够基于已有的训练模型在实际环境中进行零样本学习。 实验过程 我主要研究医疗和金融领域的模型应用,在这些领域的实际问题中,上述模型能够在很大程度上解决模型解释...