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搜索资源 - VAE:VAE的实施-源码
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VAE-pytorch:VAE的pytorch实施-源码
VAE-火炬 VAE和CVAE的Pytorch实施 VAE 为了生成某些东西,例如我们的mnist位数,我们需要找到mnist $ P(X)$的真实分布。 如果找到了,那么我们需要做的就是从$ P(X)$中抽取样本,然后完成所有操作。 但是,我们无法获得$ P(X)$,因此VAE会使用潜在变量来近似$ P(X)$。 $$ P(X)= \ int P(x | z)P(z)$$然后,我们要做的就是从z采样,并使用$ P(x | z)$生成x。 为了训练该$ P(x | z)$并找到合适的Z,我们
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-17
文件大小:68157440
提供者:
weixin_42144086
VAE:VAE的实施-源码
VAE VAE的实施:Vannila VAE VAE的任务:celebA人脸重建
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-17
文件大小:2048
提供者:
weixin_42107561
TF_Toolbox:所有事物的组织化回购TensorFlow-源码
TF_Toolbox 针对所有TensorFlow的组织化回购:教程,数据和模型。 实施模型的步骤 实现自定义功能。 实施自定义图层以存储自定义功能(如果可能)。 实现连接自定义功能和图层的自定义模型。 讲解 tf == 0.0.0的dummy_tutorial tf == 2.4.1〜IN_PROGRESS的data_prep 楷模 请阅读“ model_standards.ipynb”以了解实施准则! tf == 0.0.0的model_a 注意:(是/否) 论文链接: 其他资
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-15
文件大小:1048576
提供者:
weixin_42107491
PopGen:用于PyTorch的生成建模工具包-源码
流行音乐 PopGen是用PyTorch编写的生成建模工具包。 它旨在提供高质量的参考实现和可重用的组件,重点在于基于可能性的模型和表示学习。 实验范例 包含的VAE示例说明了灵活的后验分布和先验分布可以在高斯基线上得到改善。 vae和vamp架构遵循描述的L = 1 VAE的设置。 vae_vamp_hsnf模型还将K = 4 引入后验分布。 每个模型在动态二值化MNIST上训练了1M步。 使用界和5000个样本来估计边际可能性。 姓名 后部 事先的 对数p(x) vae 对角高斯 标
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-09
文件大小:43008
提供者:
weixin_42131728
DALLE-mtf:Open-AI的DALL-E用于网格张量流中的大规模训练-源码
Mesh-Tensorflow [WIP]中的DALL-E Mesh-Tensorflow中的Open-AI 。 如果这与具有类似的效率,则此回购库应该能够训练模型,并使模型达到Open-AI的DALL-E(12B参数)的大小,并大于Open-AI的DALL-E(12B参数)的大小。 没有预训练的模型...但是。 感谢的tf vae实施以及mtf版本的工作,以及的帮助来构建mtf VAE和输入管道。 设置 git clone https://github.com/EleutherAI/
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-07
文件大小:38912
提供者:
weixin_42144604
gcm-cf:[CVPR 2021]已发布反事实零镜头和开放式视觉识别代码-源码
反事实零射击和开放式视觉识别 该项目为我们的CVPR 2021论文《反事实零热和开放集视觉识别》提供了实现,我们在本文中提出了基于事实的二进制可见/不可见分类器(GCM-CF),用于零热学习(ZSL)和开放集识别(OSR)。 此回购包含 ZSL:强二进制可见/不可见分类器,可与任何ZSL方法即插即用 ZSL:与TF-VAEGAN,RelationNet,GDAN,CADA-VAE,LisGAN,AREN集成 OSR:使用5个固定的随机种子完成基于MNIST,SVHN,CIFAR10,CIFAR
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-03
文件大小:2097152
提供者:
weixin_42138788
vae.pytorch:深度特征一致的变分自动编码器的PyTorch实现-源码
PyTorch中的深度特征一致变分自动编码器 深度特征一致变分自动编码器的PyTorch实现。 我基于侯宪旭,沉琳琳,孙可,邱国平实施了DFC-VAE。 我使用CelebA数据集训练了该模型。 有关数据集的更多详细信息,请。 安装 克隆此存储库。 建议使用python 3.6。 使用命令pip install -r requirements.txt安装库。 数据集 您需要从上下载CelebA数据集,并按照以下方式进行排列。 . ├── README.md ├── requirements.
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-22
文件大小:11264
提供者:
weixin_42134338
人机界面-源码
Keras实施3D-VAE 配套 python 3.6 tensorflow-gpu 1.13.1 matplotlib 3.3.2 scikit-image 0.17.2 数据集 出于空间考虑,我们使用数据集,在此存储库中,我们仅在椅子类(03001627)的.binvox文件中提供体积数据,用于训练和测试VAE,该文件位于./dataset下。 如果您想使用许多其他不同类型的对象进行训练,则可以在上面的网站上找到完整的数据集,它需要一个帐户来下载它们。 此外,斯坦福大学还在以下提供相同的数
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-13
文件大小:17825792
提供者:
weixin_42131633
5分钟学习驾驶:实施强化学习方法,使汽车在几分钟内学会平稳驾驶-源码
在几分钟内学会平稳驾驶 在驴车模拟器中使用强化学习算法-软演员关键(SAC)和可变自动编码器(VAE),在几分钟内学会平稳驾驶。 Medium上的博客文章: 视频: : 0级 1级 注意:必须将预训练的代理保存在logs/sac/文件夹中(您需要传递--exp-id 6 (文件夹的索引)才能使用预训练的代理)。 快速开始 下载模拟器或从构建模拟器 安装依赖项(参见requirements.txt) (可选,但建议)下载预训练的VAE: 使用Soft Actor-Critic(SAC
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-06
文件大小:10485760
提供者:
weixin_42117037
TensorFlow-VAE-GAN-DRAW:使用TensorFlow(深度卷积生成对抗网络(DCGAN),变分自编码器(VAE)和DRAW:用于图像生成的递归神经网络)实施的生成方法的集合-源码
TF-VAE-GAN-DRAW ,和TensorFlow实现。 跑 VAE / GAN: python main.py --working_directory /tmp/gan --model vae 画: python main-draw.py --working_directory /tmp/gan 深度卷积生成对抗网络在使用默认参数的10个星期后产生了不错的结果。 ###去做: 更复杂的数据。 添加 用空间变压器层替换当前的注意力机制
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-06
文件大小:13312
提供者:
weixin_42144086
DLCV-源码
轻型装甲车 任务1-图像分类 实施图像分类模型 任务2-语义细分 实现两个语义分割模型 任务3-VAE,GAN和DANN 在此作业中,将为您提供人脸和手指图像的数据集。 您将需要实现VAE和GAN模型来生成人脸图像,而需要实现DANN模型来对来自不同域的数字图像进行分类。 任务4-少量分类 快速学习,旨在通过很少的训练示例来完成学习任务 项目-面部反欺骗 通常,面部反欺骗是两类分类任务。 真实:由相机直接捕获的面部图像。 伪造:从打印的照片,重播视频等重制的面部图像。 目标:训练一个模型来判
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-29
文件大小:2097152
提供者:
weixin_42102634