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Vae实录短息+闹钟+来电、不解释
Vae实录短息+闹钟+来电+Vae实录短息+闹钟+来电+Vae实录短息+闹钟+来电--不解释
所属分类:
其它
发布日期:2012-01-02
文件大小:774144
提供者:
hackcc5201
VAE简单demo
这个实现的目标数据集是MNIST,通过VAE生成,可以给初学者一个直观的有趣的尝试
所属分类:
深度学习
发布日期:2018-09-27
文件大小:1024
提供者:
jxh4945777
vae短信,铃声,闹钟录制
vae短信,铃声,闹钟录制!vae短信,铃声,闹钟录制!vae短信,铃声,闹钟录制!vae短信,铃声,闹钟录制!
所属分类:
C++
发布日期:2010-08-16
文件大小:1048576
提供者:
qq741693590
vaesne:VAE-SNE-源码
VAE-SNE:用于降维和聚类的深度生成模型 VAE-SNE是用于降维和聚类的深度生成模型。 VAE-SNE是一种变分自动编码器(VAE),使用随机邻居嵌入(t-SNE / SNE)目标进行了规范化,以改善压缩后的潜在空间中的局部结构保存性。该模型在优化过程中同时学习高斯混合聚类的分布,然后使用稀疏分水岭过程对重叠的混合成分进行合并,因此,无需手动指定聚类的数量-只要高斯混合成分的数量足够大即可。 VAE-SNE产生的嵌入质量与现有的降维方法相似;可以检测到异常值;可扩展至大型核心数据集;并可
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-21
文件大小:275456
提供者:
weixin_42128558
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
vdvae-jax:JAXFlax中非常深的VAE-源码
JAX /亚麻中非常深的VAE 从移植而来的使用和。 我试图使该实现尽可能接近原始实现。 我能够重用大部分代码,包括仍然使用PyTorch的数据输入管道。 我建议为此安装PyTorch的仅CPU版本。 使用JAX 0.2.10,亚麻0.3.0,PyTorch 1.7.1,NumPy 1.19.2进行了测试。 我还对cifar10进行了收敛训练,并使用--conv_precision=highest从本文中复制了测试ELBO值2.87,请参见下文。 如果有人要求为cifar训练有素的检查站,
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-12
文件大小:3145728
提供者:
weixin_42101641
Movielens1M-movie-recommendation-system:使用MovieLens数据集实现了基于自动编码器(AE),可变自动编码器(VAE),BERT的深度学习电影推荐系统-源码
MovieLens1M基于深度学习的电影推荐系统 使用MovieLens1M数据集(数据可以从下载),实现自动编码器(AE),可变自动编码器(VAE),BERT提取电影名特征3种方法,对评分矩阵进行耦合,继而对用户做出推荐。 代码建议在Google Colab环境下运行,代码中的目录请根据自己的实际目录进行修改。 本代码主目录和子目录如下: / content / drive / Movie_lens / --------- ml-1m(包含数据集的文件夹) ---------自动编码器.ip
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-11
文件大小:6291456
提供者:
weixin_42113552
music-VAE:课堂项目,在旋律之间产生连续的过渡-源码
音乐VAE 首映礼: creer un dossier“数据”,avec dedans le dossier lmd_aligned(格式为CSV pasdéjàrécupérer)。 creer un dossier“ midi”影片,dans lequel serontécritsles CSV(si pasdéjàrécupérer)。 用法: lmd对齐的du Lahk MIDI数据集 信息,基本灵感 原始想法 github: : 有关数据集的详细笔记本 数据集 关于
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-08
文件大小:1024
提供者:
weixin_42128558
galaxy-vae-源码
银河系 E. Danilov的VAE在HST星系上的JAX实现。
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-04
文件大小:1024
提供者:
weixin_42162216
DALL-E:用于DALL·E的离散VAE的PyTorch软件包-源码
概述 这是用于DALL·E的离散VAE的官方PyTorch软件包。 安装 在运行之前,您需要使用以下命令安装软件包: pip install DALL-E
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-04
文件大小:9216
提供者:
weixin_42171208
VAE-Tensorflow:在南加州大学(USC)的深度学习课程中,可变自动编码器的Tensorflow实现-源码
Tensorflow中的变体自动编码器 这是由USC深度学习课程( )的变式自动编码器的实现。 此演讲的幻灯片可。 该演示代码由编写。 结果 重建 一代 转型 潜在空间 相关作品 VAE VAE原始论文: 该演示代码部分基于这篇文章 生成模型 我对 我对 我实现的 作者 / USC
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-01
文件大小:1048576
提供者:
weixin_42138716
rna-seq-vae:使用变分自动编码器生成合成基因表达数据-源码
GTEx数据集(V8)的条件变量自动编码器 该项目旨在使用生成模型生成合成基因表达数据。 我们首先研究数据的3D表示形式以及可能要依据的变量,以便有效地分离分布。 当前模型以组织为条件。 组织着色的GTEx数据集(1000个随机基因)的3D表示形式(UMAP,TSNE,PCA): CVAE当前的重建质量,取决于组织。 基于: 对VAE方差损失论文: , , 项目进度: 基准模型创建 评估潜在空间中的均值,绝对差和分组的函数 模型调整 潜在空间大小 批次大小,学习率(应尽早确定时
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-26
文件大小:1048576
提供者:
weixin_42164534
VQ-VAE-ASR:对VAE-ASR的初步研究-源码
VQ-VAE-ASR VAE-ASR的初步研究
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-24
文件大小:9216
提供者:
weixin_42111465
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
编码器:VAE编码器-源码
编码器:VAE编码器
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-15
文件大小:239616
提供者:
weixin_42110362
Proyecto-T-VAE-源码
Proyecto T-VAE
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-14
文件大小:41943040
提供者:
weixin_42099936
自动编码器:在Tensorflow 2.0中实现降噪,稀疏,压缩,可变自动编码器(VAE)和Beta-VAE-源码
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.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
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-12
文件大小:2097152
提供者:
weixin_42099087
直方图编码挑战:VAE的直方图编码挑战-源码
直方图编码挑战 VAE的直方图编码挑战
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-12
文件大小:51200
提供者:
weixin_42122838
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
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