生成建模最常用的两种方法是生成对抗网络(GAN)和可变自编码器(VAE)。在这篇文章中，我将尝试解释可变自动编码器(VAE)背后的原理，以及它是如何生成上述面的数据的。...如果你想知道选择L2而不是L1背后的原理。 什么是自动编码器? 您可能认为自动编码器将用于压缩图像，但令人惊讶的是，它在压缩领域不是很流行，因为压缩算法的性能仍然更好。...为了理解损失函数背后的原理，以及重构损失和KL散度对潜在空间的影响。让我们看看下面的图表。 ? 图像信用 只使用重构损失时潜在空间内部将有空隙，不真正代表任何有意义的数据。...重新参数化技巧 最近与VAE相关的工作 虽然可变自编码器网络能够产生新的内容，但输出往往是模糊的。...鸣谢 我非常感谢Joseph Rocca和Jeremy Jodan，他们的文章解释了可变自动编码器的原理。他们的可视化辅助在帮助我理解和形象化概念方面非常有用。
深度学习算法中的自动编码器（Autoencoders）简介自动编码器（Autoencoders）是一种无监督学习算法，在深度学习领域中被广泛应用。...基本原理自动编码器由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。编码器将输入数据映射到一个低维表示，而解码器将这个低维表示映射回原始输入空间，以重构输入数据。...在训练过程中，自动编码器通过最小化重构误差来学习有效的表示。 自动编码器的基本结构可以分为两类：全连接自动编码器和卷积自动编码器。全连接自动编码器由多个全连接层组成，适用于处理结构化数据。...总结自动编码器是一种强大的深度学习算法，可以用于特征提取、降维和数据重建等任务。它的无监督学习特性使得它适用于大量无标签数据的处理。...希望本文能够帮助读者理解自动编码器在深度学习中的作用和应用。如果你对自动编码器感兴趣，可以进一步学习和尝试不同的变体和扩展，探索更多的应用场景。
然而，大量的细胞（高达数百万个）、高维的数据（成千上万个的基因）和高dropout率都给单细胞分析带来了巨大的挑战。...在这里，作者介绍了一种新的方法，利用自动编码器和网络融合（scCAN），可以克服这些在大型和稀疏的scRNA-seq数据中准确分离不同细胞类型的问题。...在使用28个真实的scRNA-seq数据集（超过300万个细胞）和243个模拟数据集进行的广泛分析中，作者验证了scCAN：(1)正确估计真实细胞类型的数量，(2)准确地分离不同类型的细胞，(3)对dropout...是鲁棒的。...作者还将scCAN与 CIDR, SEURAT3, Monocle3, SHARP和SCANPY进行了比较。scCAN在准确性和可扩展性方面都优于这些算法。
引言随着深度学习的发展，自动编码器（Autoencoders）成为了一种重要的无监督学习算法。...其中，变分自动编码器（Variational Autoencoders，VAEs）作为一种特殊类型的自动编码器，在生成模型、数据压缩和特征学习等领域取得了很大的成功。...本文将介绍变分自动编码器的原理和应用，并探讨其在深度学习中的重要性。变分自动编码器的原理变分自动编码器是一种生成模型，由编码器和解码器组成。其主要目标是学习数据的潜在分布，从而能够生成新的样本。...变分自动编码器的挑战和发展方向尽管变分自动编码器在深度学习中取得了很大的成功，但仍然存在一些挑战和改进的方向。其中一些包括：训练的稳定性VAEs的训练过程常常面临着训练不稳定和收敛困难的问题。...结论变分自动编码器作为一种重要的深度学习算法，在生成模型、数据压缩和特征学习等领域具有广泛的应用。通过学习数据的潜在分布，VAEs能够生成新的样本、压缩数据和学习有意义的表示。
变分自动编码器(VAE)是一种有方向的图形生成模型，已经取得了很好的效果，是目前生成模型的最先进方法之一。...像任何其他自动编码器架构一样，它有一个编码器和一个解码器。编码器部分试图学习qφ(z | x),相当于学习数据的隐藏表示x或者x编码到隐藏的(概率编码器)表示。...第二项是Kullback-Leibler编码器之间的分布q_φ(z | x)和p (z)。这个散度度量了在使用q表示z上的先验时损失了多少信息，并鼓励其值为高斯分布。...测试时变分的“自动编码器”，它允许我们生成新的样本。“编码器”路径被简单地丢弃。 对VAE进行如此简要的描述，其原因在于，VAE并不是本文的主要关注对象，而是与本文的主要主题紧密相关的。...VAE中的可视化表示任务 这里编码器部分试图学习qφ(z | x, y),相当于学习隐藏的代表数据或编码x到y条件。解码器部分试图隐藏表示学习Pθ(x | z, y)解码隐藏表示输入空间条件的y。
本文是SIGAI公众号文章作者雷明编写的《机器学习》课程新版PPT第四部分，包含了课程内容的深度学习概论，自动编码器，受限玻尔兹曼机，聚类算法1，聚类算法2，聚类算法3，半监督学习，强化学习的PPT，对算法进行了详尽的推导...PPT是《机器学习-原理、算法与应用》一书的配套产品。《机器学习-原理算法与应用》一书被清华大学出版社评为2019年度畅销图书，感谢出版社和读者的大力支持！...本书适合作为高等学习本科，研究生的机器学习和深度学习教材，也可作为人工智能领域研发人员的参考书。配套课程PPT可用于高校的机器学习与深度学习教学，以及在职人员培训时使用。...对此感兴趣的在校教师和学生可以通过向SIGAI微信公众号发消息获取。配套的PPT和习题集的更新也将在后续的公众号文章中持续给出。...以下是PPT第四部分节选，点击阅读原文即可获得完整PPT下载链接 深度学习概率-节选 ? ? ? ? ? ? ? 自动编码器-节选 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
第二项试图 使近似后验分布 q(z | x) 和模型先验 pmodel(z) 彼此接近。 变分推断和学习的传统方法是通过优化算法推断 q,通常是迭代不动点方程 (第19.4节)。...它的主要缺点是从在图像上训练 的变分自编码器中采样的样本往往有些模糊。这种现象的原因尚不清楚。一种可能 性是模糊性是最大似然的固有效应,因为最小化 DKL(pdata||pmodel)。...如图3.6所示, 这意味着模型将为训练集中出现的点分配高的概率,但也可能为其他点分配高的概 率。还有其他原因可以导致模糊图像。...模型选择将概率质量置于模糊图像而不是空 间的其他部分的部分原因是实际使用的变分自编码器通常在 pmodel(x;g(z)) 使用高 斯分布。...图中所示的情况之 一,算法发现了存在于面部图像中两个独立的变化因素:旋转角和情绪表达。 ?
作者：PRATEEK JOSHI 翻译：程超 校对：冯羽 本文约2200字，建议阅读9分钟 本文首先介绍了基于神经网络的自动编码器，然后介绍如何使用自动编码器增强模糊图像。...标签：计算机视觉 概述 自动编码器是什么？自动编码器是如何工作的？本文将回答这些问题。 我们将通过一个案例——如何提高模糊图像的分辨率，来探讨自动编码器的概念。 简介 你还记得胶卷相机的时代吗？...我们甚至不想再打印照片了——大多数人的照片存储在智能手机、笔记本电脑或云上。 ? 暗室 即使现在，我们也会遇到（点击鼠标的时候）模糊、像素化和模糊的图片。...这正是深度学习和自动编码器的用武之地。 下面将介绍什么是自动编码器，以及工作原理。然后，我们会给一个实际案例——基于Python中的自动编码器提高图像的分辨率。...所需的输出是干净的图像，其中大部分噪声被去除，如下所示： ? 但是自动编码器如何从图像中去除这种噪声呢？ 正如我们在上一节中已经看到的，自动编码器试图重建输入数据。
Rose小哥今天给大家介绍一些运动想象系统的原理以及运动想象系统中常见的特征提取算法和分类算法。 第一部分：运动想象系统的原理及组成[1] ?...而ERD 和ERS只会在EEG的特定频率范围内出现，比如8-12Hz的Mu波以及18-26Hz 的Beta 波。 图1 展示了想象左手和右手运动时，大脑头皮上检测出的ERD现象。...特征提取算法 ---- (1)时域方法：这是比较早期的EEG信号处理方法，主要通过提取EEG的波形特征，比如振幅、方差、波峰等，对EEG信号进行分析； (2)频域方法：运动想象EEG信号的ERD和ERS...包括：共空域模式法（Common spatialpattern，CSP），以及基于CSP改进的方法。...(4)鉴于脑电信号的非线性特性和运动想象时的节律特性，提出了小波模糊熵的特征提取方法，利用小波变换将EEG信号进行小波分解，得到对应运动想象EEG信号的alpha和beta节律，然后采用模糊熵方法提取特征
分享主题 自动编码器、对抗样本生成和图卷积技术在智能风控行业的应用 分享背景 在智能风控领域，有标签样本的稀缺、跨样本的关联风险扩散，以及风险模式的不断进化，是传统的监督学习模型面临的主要难题...我们尝试用无监督的聚类与对抗样本生成技术，在海量的数据中及时捕捉各种异常模式，并利用图挖掘和图卷积技术将个体异常在网络中扩散和聚焦，以便有效地发现和制止新型欺诈攻击。...拥有中国香港科技大学本科数理双学位和美国西北大学经济学硕士学位，并在Winter WEHIA ＆ CIEF 论坛和PlosOne学术期刊上发表过学术论文。...对无监督聚类，社区挖掘算法和架构，以及基于图的深度学习有深入研究。 分享提纲 金融领域所面临的的欺诈及合规风险的现状，以及人工智能在领域内的应用情况。...将模型、业务目的和可用数据结合过程中的经验分享 分享时间 （北京时间）08 月 01 日（星期四）晚上 20:00 扫码加入小组，直播回放都不错过，还能向讲师提问，与组员交流。
由只存0或1的位数组和多个hash算法, 进行判断数据 【一定不存在或者可能存在的算法】。如果这些bit数组 有任何一个0，则被判定的元素一定不在; 如果都是1则被检元素很可能在。...图片原理将元素添加到一个bitmap数组中，每个散列函数将元素映射到bitmap数组中的一个位置如果该位置已经被占用，则将该位置置为1，否则置为0当要查询一个元素是否存在时，只需要计算该元素的散列值，并检查...优点占用空间小，查询速度快，空间效率和查询时间都远远超过一般的算法缺点有一定的误识别率，有一定的误识别率，即某个元素可能存在，但实际上并不存在。...，数组越小，所占的空间越小，误判率越高；如果要降低误判率，则数组越长，但所占空间越大最大限度的避免误差, 选取的位数组应尽量大, hash函数的个数尽量多, 但空间占用的浪费和性能的下降业务选择的时候，...需要误判率与bit数组长度和hash函数数量的平衡布隆过滤器不能直接删除元素，因为所属的bit可能多个元素有使用如果要删除则需要重新生成布隆过滤器，或者把布隆过滤器改造成带引用计数的方式如何解决布隆过滤器不支持删除的问题
,AE) 传统的自动编码器是一种数据的压缩算法 其算法包括编码阶段和解码阶段，且拥有对称的结构。...,提出了一种将概率模型和神经网络结构的方法 使编码器产生的隐层表达满足正态分布,能够更好的生成图像模型 实现与Python实现 传统的自动编码器实验结果 模型结构与实现代码 传统的自动编码器分为编码器部分和解码器部分...,这也是上文中提到的训练误差较大和出现像素颗粒的原因. 2.自动编码器虽然能够对mnist数据集进行编码和解码,但是效果并没有其改进的其他方法理想,这一观点可以从解码图片较为模糊和编码器可视化后各个类别的分类相重合得到验证...说明与讨论 传统自编码器有很大的改进空间,改进空间的可以从几个方面阐述: 1.解码器输出较为模糊 2.编码器可视化的类别间的界限不明显 堆叠降噪自编码器 模型结构与实现代码 传统的自动编码器分为编码器部分和解码器部分...以下几点需要指出: 1.本方法可以有效的对随机噪声进行去除 2.恢复图与原图相比虽然能够识别但是效果更模糊 3.与传统自动编码器相比,本方法得到的二维图的界限更加清晰 有监督训练部分 经过有监督的训练
图片部分重同步是通过读取主节点的RDB文件和增量复制缓冲区（replication buffer）来实现的。具体步骤如下：从主节点发送一个PSYNC命令给从节点，表示要执行部分重同步。...部分重同步的机制在Redis复制过程中的作用是优化复制性能，减少全量同步的时间和带宽消耗。...通过部分重同步，从节点只需要同步自上次断开连接以来的增量数据，而不需要整个RDB文件，可以快速从主节点恢复到与主节点一致的状态。这样大大减少了复制过程的数据传输量和延迟。...PSYNC命令的实现原理PSYNC（Partial synchronization）命令是Redis中用于复制的一种命令，其实现原理如下：当从节点（slave）首次连接到主节点（master...若offset大于0，则说明从节点是一个断开连接后重新连接的节点，且可能有部分数据已经被复制，此时主节点会执行部分复制。主节点执行部分复制时，会通过传输部分RDB文件以及复制命令来完成。
链接：http://www.leiphone.com/news/201603/xEsltgZe9O1pk1NP.html RNN以及LSTM的介绍和公式梳理 根据外文教材和论文整理的算法原理和公式。...，对稀疏自动编码器的中文介绍，是一篇很好的翻译文章。...链接：https://my.oschina.net/findbill/blog/541143 为什么稀疏自编码器很少见到多层的？ 这是知乎上的问答，不仅回答了以上问题，还梳理了自动编码器的原理。...链接：https://www.zhihu.com/question/41490383 深度学习算法实践13---去噪自动编码机（Denosing Autoencoder） 对自动编码器（以及去噪自动编码器...但它重点对自动编码器，以及它的两个变种——稀疏自动编码器和去噪自动编码器做了原理介绍。
Ballard 1987 年提出的自动编码器(Autoencoders)。...上当了次数多年了，你开始能够分辨大部分的冒牌货时，卖家就会开始“生产”仿真度更高的冒牌手表。这个例子解释了生成式对抗网络的行为：判别器(手表买家)和生成器(冒牌手表卖家)。...红色的箭头代表预测错误，意味着蓝色圆点在一段时间后会映射到绿色圆点的均值上——这正是导致我们试图预测的图像变得模糊的原因。 ? 生成式对抗网络不直接使用成对的输入和输出。...研究人员提出了一种基于已有生物化学数据的对抗式自动编码器(AAE)，用于识别和生成新的化合物。 ? 对抗式自动编码器 “据我们所知，这是 GAN 方法在抗癌药物研发中的首个应用。” ...GDSC 网站 该公司将成长抑制(Growth Inhibition)百分率数据(从 GI 可以看出药物治疗后癌细胞数的减少量)、药物浓度和指纹图谱作为输入，训练对抗式自动编码器。
正文开始 1 自编码器介绍 自编码简单模型介绍 暂且不谈神经网络、深度学习等，仅仅是自编码器的话，其原理其实很简单。...其主要原因是：有时神经网络要接受大量的输入信息, 比如输入信息是高清图片时, 输入信息量可能达到上千万, 让神经网络直接从上千万个信息源中学习是一件很吃力的工作....2、自动编码器是有损的，意思是解压缩的输出与原来的输入相比是退化的，MP3，JPEG等压缩算法也是如此。这与无损压缩算法不同。...该网络可以看作由两部分组成：一个由函数 h = f(x) 表示的编码器和一个生成重构的解码器 r = g(h)。...正则自编码器使用的损失函数可以鼓励模型学习其他特性（除了将输入复制到输出），而不必限制使用浅层的编码器和解码器以及小的编码维数来限制模型的容量。
它是Ceph存储系统的核心算法，用于确定数据在存储集群中的位置，使得数据的存储和访问能够具备高可用性、高性能和可扩展性。...CRUSH算法的工作原理和用途CRUSH算法基于一致性哈希算法，通过将对象、存储设备和设备部署信息映射到一个大的哈希空间中，来计算数据的位置和选择适合的存储设备。...CRUSH算法的用途包括：数据分布：CRUSH算法根据对象的哈希值将数据均匀地和分散地分布在存储集群中的不同存储设备上，避免了数据热点和负载不均衡的问题。...故障恢复：当存储设备发生故障时，CRUSH算法能够快速定位存储设备对应的对象，并根据规则选择一个新的存储设备来存储对象，实现数据的高可用性和自动的故障恢复。...总而言之，CRUSH算法在Ceph中起到决策和计算的作用，使得数据的存储和访问具备高可用性、高性能和可扩展性。
文 / 刘兆瑞 整理 / LiveVideoStack 大家好，首先非常荣幸有机会收到LiveVideoStack邀请来和大家分享腾讯视频云在AI视觉上的落地实践与应用，以及AI视觉泛化应用过程遇到的机遇和挑战...我们知道码率、质量和分辨率之间是有一个间隔交错的区间，也就是说在码率非常低的情况下，低分辨率的质量（视觉效果）可能会优于高分辨率。从原理上来看，低分辨率和高分辨率相比，细节信息是更少的。...首先分析下模糊方案的缺点，模糊去噪的处理过程中，并不知道编码器的倾向喜好，会按照去噪算法统一的磨平细节，而没有考虑编码过程。...场景分割的实现方案可以考虑移植编码器的screencut算法，其在性能和稳定性上都经过了千锤百炼的优化，适用于大规模的落地使用。...03 云端全链路视频智能生产 最后再介绍下我们在视频编辑部分所支持的一些能力。
但是可以选择对模型学习贡献最大的数据部分，从而减少计算量。选择数据重要部分的过程称为特征选择，它是自动编码器的用例之一。 究竟什么是自动编码器？...从上图可以看出，自动编码器由两部分组成：（1）学习数据表示的编码器，即数据的重要特征z，以及（2）基于其如何根据其思想z重建数据的解码器结构化。 确定自动编码器想要找到将x映射到x的函数。...这种实现反向传播的方式能够跟踪梯度以及优化算法的应用。...终于可以（现在真实地）训练模型，通过为它提供小批量数据，并通过之前定义的train函数计算其每次迭代的损失和梯度，该函数接受定义的误差函数，自动编码器模型，优化算法，以及小批量的数据。...可以做很多事情来改善这个结果，例如添加更多层和/或神经元，或者使用卷积神经网络架构作为自动编码器模型的基础，或者使用不同类型的自动编码器。 总结 自动编码器对降低维数非常有用。
这一要求类似于期望语言模型能对一大堆提示输出连贯的反应。我们之所以选择这项任务，是因为它带来了一种自然的预训练算法，以及一种通过提示将零镜头转移到下游分割任务的通用方法。...这 这就确保了预训练模型在涉及模糊性的使用案例（包括自动注释）中的有效性。这就确保了预训练模型在涉及模棱两可的用例（包括我们的数据引擎 §4 所要求的自动注释）中的有效性。...接下来，我们将介绍用于可提示分割的 "任意分割模型"（SAM）。SAM 由三个部分组成，分别是图像编码器、灵活的提示编码器和快速掩码解码器。...为了解决这个问题，我们修改了模型，以预测单个提示下的多个输出掩码（见图 3）。 我们发现3 个掩码输出足以应对大多数常见情况 (嵌套掩码通常最多有三种深度：整体、部分和 子部分）。...数据引擎分为三个 阶段：(1) 模型辅助人工标注阶段，(2)半自动阶段，包括自动预测的掩码和模型辅助的 掩码和模型辅助注释相结合的半自动阶段，以及（3）全自动阶段，在这一阶段中，我们的模型无需注释输入即可生成掩码
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