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.py --ae_type AE 我们可以传递的参数: ae_type:自动编码器的类型-AE,DAE,VAE,CVAE,BetaVAE latent_dim:潜在维度的度数-2、3等。 num_epochs:训练纪元数-100等 learning_rate:培训期间的学...
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...
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...
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...
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...
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...
1.4对于beta-vae网络的训练,1.2中的频谱特征x输入到vae模型的编码端进行模型训练,并将编码输出的说话人无关的语义特征z、说话人标签y,以及代表说话人身份特征向量i-vector的身份特征向量ι,组成联合向量(z,y,ι)输入vae模型的解码端,完成对语音转换模型的训练。在vae网络训练过程中,图1中vae模型编码器采用二维卷积...
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...
之后,作者利用 DeepMind 发布的基于解耦表示学习的 beta-VAE 模型,对医疗和金融领域的两个数据集进行了探索,展示了模型效果,并提供了实验代码。 实验中GitHub项目地址: https://github.com/Rachnog/disentanglment 这篇文章会对传统数学建模与机器学习建模之间的联系进行讨论。传统数学建模是我们在学校里都学过的建模...