很多人经常会有这个问题，为什么我的自动化流程不执行。...如果你设置好了自动化流程，但是自动化流程却没有执行，请按照如下的顺序检查你的流程配置：第一步：请检查自动化流程有没有发布和上线来到【操作后台】- 【我的流程】，上线的流程会如图显示【上线】；没有上线的流程会显示灰色...我的流程第二步：请检查自动化流程是否有执行请来到后台【流程日志】，如果运行成功的流程就会显示【执行成功】并有一个【运行id】。...自动化流程执行成功反之，如果失败的流程会显示【执行失败】，也会有一个对应的【运行id】，失败的流程会自动进行重试，可以点击【查看详情】确认流程出错的原因，不明确的可以把运行id发到客服消息/社群里，我们客服值班时间为周一到周五的...自动化流程执行失败第三步：确认流程是上线状态，但是流程没有执行，为什么？如果流程确认是上线状态，需要确定你的流程是否符合你设定的触发条件，如果没有达到对应的条件，是不会触发的。
我从MIT 6.S191中的Deep Generative Models课程中大受启发，感兴趣的朋友可以去看看，这里就附上课程链接：http://introtodeeplearning.com/，另外有篇关于...Autoencoder Autoencoder又称为自编码器，是一种无监督的学习算法，也就是说，输入X时候我们并不知道X的label是什么，我们要通过此学习算法，学习输入X的低维度特征，重构原始的无标签数据...接着，我们把这张图像输入到卷积层，通过卷积层输出潜在变量“z”，也就是将一张图片（一堆像素）编码成了一个字符“z”（一个低维度的数据）。 这称之为“encoder”（编码器）。...我们为什么需要将图片编码成低维度的数据，为什么我们要去关心图片的低维度潜在变量呢？ 低维度的潜在变量能够最准确、最完全的表示图像中的特征，能够明确我们真正需要什么，一方面也是降噪的过程。...我们先稍微回顾一下Autoencoder，对于同一张图片，他始终只能有一个输出，因为他的潜在变量z是永远不变的。
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。...降维:通过使用输出层比输入层有更少维数的“不完全”自动编码器，自动编码器能够在更低维数的情况下非线性地表示数据，这与有限的线性变换的PCA(主成分分析)方法形成对比。...可变自动编码器(VAE) 可变自动编码器能够通过正则化潜在空间，使其像下面这样连续地生成新的数据，因此，允许在不同属性之间实现平滑的插值，并消除可能返回不理想输出的间隙。 ?...高斯或正态分布 现在，我们的编码器将输出我们想要的每个潜在维度的均值和方差，并从分布中抽取z来生成新的数据。 ? 数学细节 现在我们将深入研究VAE的实施。...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。
如果大家发现网上有抄袭本文章的，欢迎举报，并且积极向这个 github 仓库 提交 issue，谢谢支持~ 本文是“为什么我建议”系列第二篇，本系列中会针对一些在高并发场景下，我对于组内后台开发的一些开发建议以及开发规范的要求进行说明和分析解读...往期回顾： 为什么我建议在复杂但是性能关键的表上所有查询都加上 force index 在业务一开始上线的时候，我们线上日志级别是 INFO，并且在日志内容中输出了代码位置，格式例如： 2022-03...会到那两个原生方法，其实这里的代码是在做一件事，就是日志中要输出调用打印日志方法的代码位置，包括类名，方法名，方法行数这些。...由此，我建议：对于微服务环境，尤其是响应式微服务环境，堆栈深度非常深，如果会输出大量的日志的话，这个日志是不能带有代码位置的，否则会造成严重的性能衰减。...我们在关闭输出代码行位置之后，同样压力下，CPU 占用不再那么高，并且整体吞吐量有了明显的提升。
1986 年，Rumelhart、Hinton 和 Williams 首次提出了自编码器（Autoencoder），旨在学习以尽可能低的误差重建输入观测值 x_i。 为什么要学习重建输入观测值？...为了更好地理解为什么自编码器是有用的，我们需要一个更加翔实（虽然还没有明确）的定义。 图 1：自动编码器的一般架构。 为了更好地理解自编码器，我们需要了解它的经典架构。如下图 1 所示。...自编码器的主要组成部分有三个：编码器、潜在特征表示和解码器。 图 1：自动编码器的一般架构。 一般来说，我们希望自编码器能够很好地重建输入。...这个损失函数应该测量输入 x_i 和输出 x˜i 之间的差异有多大： 其中，FFA、 g 和 f 是由全连接层获得的函数。自编码器广泛使用两种损失函数：均方差和二进制交叉熵。...由于自编码器试图解决回归问题，最常用的损失函数是均方差（MSE）： 如果 FFA 输出层的激活函数是一个 sigmoid 函数，即将神经元输出限制在 0 到 1 之间，并且输入特征被标准化为 0 到
这里使用 SELU 激活而不是 ReLU，是因为他比较新，效果也好 编码器最终输出 64 个特征图，每个特征图大小为 3x3，这就是对数据的低维表示。...下图显示了对测试数据样本进行编码后潜在空间值的概率密度。 除此以外，我还计算了一些汇总统计数据：最小潜在空间值为 -1.76，最大值为 22.35。...并且即使是一个小的扰动点也可能会致垃圾输出。 要点：传统的自编码器学习的潜在空间不是连续的。...为了将输入图像编码为潜在空间中的低维度表示，将从多元正态分布中对其进行采样，其参数（均值和方差）将由编码器学习。 这样潜在空间将用两个向量来描述：均值向量和方差向量。...为什么这个更好呢? 对于一个相同的图像，每次都会在潜在空间中得到一个稍微不同的点（尽管它们都在均值附近）。这使得 VAE 了解该邻域中的所有点在解码时都应该产生类似的输出。这确保了潜在空间是连续的！
Variational AutoEncoder 自动编码器（Autoencoder，AE） https://arxiv.org/abs/2003.05991 原理 先将高维的原始数据映射到一个低维特征空间...） Decoder：基于压缩后的低维特征来重建原始数据 img image-20230906143147776 无监督学习方法，不需要标注数据 自编码器的目标是学习一个恒等函数，我们可以使用交叉熵（...Cross-entropy）或者均方差（Mean Square Error）构建重建损失量化输入和输出的差异，低纬度的隐层编码用于数据压缩和特征表示，类似PCA压缩，特征相似度。...当给定一个输入，我们通过后验分布估计出关于分布的参数（多元高斯模型的均值和协方差），并在此分布上采样，可使用重参数化技巧使采样可导（为随机变量），最后通过概率解码器输出关于的分布，为了使生成图像尽量真实...出于这些原因，我预计 VQ-VAE 在相当长的一段时间内仍将是深度学习生态系统中的热门组件。
此文章为我在实验室带的实习生李潜所写，个人看了写得不错，要吐槽的请留下正确解答和建设性意见。 1.Transformer为何使用多头注意力机制？...2.Transformer为什么Q和K使用不同的权重矩阵生成，为何不能使用同一个值进行自身的点乘？ 答：请求和键值初始为不同的权重是为了解决可能输入句长与输出句长不一致的问题。...4.为什么在进行softmax之前需要对attention进行scaled（为什么除以dk的平方根），并使用公式推导进行讲解 答：假设 Q 和 K 的均值为0，方差为1。...它们的矩阵乘积将有均值为0，方差为dk，因此使用dk的平方根被用于缩放，因为，Q 和 K 的矩阵乘积的均值本应该为 0，方差本应该为1，这样可以获得更平缓的softmax。...答：将原有的高维空间转化为多个低维空间并再最后进行拼接，形成同样维度的输出，借此丰富特性信息，降低了计算量 7.大概讲一下Transformer的Encoder模块？
说白了，这些识别系统，也就是统计学的拟合函数能做的事情：输出一堆像素或者音频，输出一个个的单词文本。很多人分不清“文字识别”和“语言理解”的区别。...如果你理解了我之前对“识别系统”的分析，就会发现 Watson 也是一种识别系统，它的输入是一个句子，输出是一个名词。...这里我给你一个 Jeopardy 谜题作为提示：“什么样的网站，你给它一个名词，它输出一些段落和句子，给你解释这个东西是什么，并且提供给你各种相关信息？” 很容易猜吧？...你只需要把这种网站的内容掉一个头，制造一个神经网络，输入句子，输出名词，就可以制造出可以玩 Jeopardy 的机器来，而且它很容易超越人类玩家（为什么？）。...我：“&%&￥@#@#%……” 自动编程是不可能的 现在回到有些人最开头的提议，实现自动编程系统。我现在可以很简单的告诉你，那是不可能实现的。微软的 Robust Fill 之类，全都是在扯淡。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 降维是一种减少特征空间维度以获得稳定的、统计上可靠的机器学习模型的技术。降维主要有两种途径：特征选择和特征变换。...本文主要介绍了主成分分析以及自动编码器两种方法，具体分析两者的优缺点，并且通过一个生动的示例进行详解。 主成分分析 主成分分析是一种无监督技术，将原始数据投影到若干高方差方向（维度）。...这些高方差方向彼此正交，因此投影数据的相关性非常低或几乎接近于 0。这些特征转换是线性的，具体方法是： 步骤一：计算相关矩阵数据，相关矩阵的大小为 n*n。 步骤二：计算矩阵的特征向量和特征值。...它基于编解码结构，编码器将高维数据编码到低维，解码器接收低维数据并尝试重建原始高维数据。...自动编码器基本结构示意图 深层自动编码器结构示意图 上图中， X 是输入数据，z 是 X 在低维空间的数据表征，X’ 是重构得到的数据。
通过训练多层神经网络可以将高维数据转换成低维数据，其中有对高维输入向量进行改造的网络层。梯度下降可以用来微调如自编码器网络的权重系数，但是对权重的初始化要求比较高。...这里提出一种有效初始化权重的方法，允许自编码器学习低维数据，这种降维方式比PCA表现效果更好。 降维有利于高维数据的分类、可视化、通信和存储。...在进行的所有实验中，每个受限玻尔兹曼机的可见单元都有实值输出，对于logistic单元来说输出在[0,1]范围内。...最顶层RBM网络的隐藏单元为随机实值，这些值来源于单位方差、均值由RBMs logistic可见单元决定的高斯过程。这允许低维数据利用连续数据变量，方便和PCA做比较。...与非参数方法不同，自动编码器提供数据和code之间的双向映射，并且它们可以应用于非常大的数据集，因为两者训练和微调在时间和空间上与训练案例的数量成线性关系。
自编码器（Autoencoder）是一种无监督学习算法，广泛应用于数据的表示学习和降维。自编码器通过将输入数据压缩为低维编码，然后再将其重新构建为与原始数据尽可能相似的输出。...编码器将输入数据映射到潜在空间中的低维编码，解码器则将编码重新映射为与原始输入相似的输出。自编码器通过最小化重构误差来学习数据的有效表示。...定义损失函数：自编码器的目标是最小化重构误差，通常使用均方差损失函数来衡量重构输出与原始输入之间的差异。...通过训练自编码器，可以从原始数据中自动学习到最重要的特征，这对于后续的分类、聚类等任务非常有益。数据去噪自编码器可以通过将输入数据作为原始标签，训练一个能够还原无噪声数据的模型。...它通过将输入数据压缩为低维编码，并将其重新构建为与原始数据相似的输出，实现了数据的表示学习和特征提取。自编码器在无监督学习中可以用于特征学习、数据去噪、数据压缩和异常检测等任务。
VAE 概述 变分自动编码器（Variational autoEncoder，VAE）是生成模型的一种。这些方法的主要目标是从对象的学习分布中生成新的采样数据。...VAE 包含两个部分：编码器 encoder 和解码器 decoder。如图 1 所示，编码器计算每个输入数据 的低维均值μ和方差 ，然后从隐变量空间采样，得到Z={Z1,Z ......的输出 Y 和输入 X 尽可能相似。...不同的维度会导致 decoder 生成不同的图片，我们这里使用 MNIST 的训练集，在ELBO = 0.5*MSE + 0.5*KL的情况下来训练变分自动编码器，用 MNIST 的测试集来测试重构的效果...总结 尽管 VAE 在名字上很像 AE（自动编码器），但其方法（或其对网络的解释）是独特的。在 VAE 中 ，encoder 用于计算平均值和方差，这与平时的 AE 完全不是一个类型的模型。
一、背景 官方提供的spring boot starter的配置项，我们用IDE配置的时候一般都有自动提示的，如下图所示 而我们自己自定义的配置却没有，对开发非常不友好容易打错配置，那这个是怎样实现的呢...二、提示原理 IDE是通过读取配置信息的元数据而实现自动提示的，而元数据在目录META-INF中的spring-configuration-metadata.json 或者 additional-spring-configuration-metadata.json...三、实现自动提示 以我这个自己开发的starter中的自定义配置文件为例，如果自己手动创建这些元数据的话工作量比较大，使用IDEA的话有自动生成功能 3.1....重新编译项目 项目在重新编译后就会自动生成spring-configuration-metadata.json文件 四、测试 自定义的swagger配置已经能自动提示了 参考资料 https:/
特征转换也称为特征提取，试图将高维数据投影到低维空间。一些特征转换技术有主成分分析（PCA）、矩阵分解、自动编码器（Autoencoders）、t-Sne、UMAP等。...本文主要介绍了主成分分析以及自动编码器两种方法，具体分析两者的优缺点，并且通过一个生动的示例进行详解。 主成分分析 主成分分析是一种无监督技术，将原始数据投影到若干高方差方向（维度）。...这些高方差方向彼此正交，因此投影数据的相关性非常低或几乎接近于 0。这些特征转换是线性的，具体方法是： 步骤一：计算相关矩阵数据，相关矩阵的大小为 n*n。 步骤二：计算矩阵的特征向量和特征值。...它基于编解码结构，编码器将高维数据编码到低维，解码器接收低维数据并尝试重建原始高维数据。 ? 自动编码器基本结构示意图 ?...深层自动编码器结构示意图 上图中， X 是输入数据，z 是 X 在低维空间的数据表征，X' 是重构得到的数据。根据激活函数的不同，数据从高纬度到低纬度的映射可以是线性的，也可以是非线性的。
因此我们构建的编码器不是输出单个值来描述每个潜在空间的属性，而是用编码器来描述每个潜在属性的概率分布。...在本文中我们使用了最原始的VAE，我们称之为vanilla VAE（以下称为原始VAE） VAE架构 编码器由一个或多个全连接的层组成，其中最后一层输出正态分布的均值和方差。...均值和方差值用于从相应的正态分布中采样，采样将作为输入到解码器。解码器由也是由一个或多个完全连接的层组成，并输出编码器输入的重建版本。...下图展示了VAE的架构: 与普通自动编码器不同，VAE编码器模型将输出潜伏空间中每个维度的分布特征参数，而不是潜在空间的值。...编码器将输出两个向量，反映潜在状态分布的均值和方差，因为我们假设先验具有正态分布。然后，解码器模型将通过从这些定义的分布中采样来构建一个潜在向量，之后它将为解码器的输入重建原始输入。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 自动编码器 三层网络结构：输入层，编码层（隐藏层），解码层。 ...从不同的角度思考特征具有何种属性是好的特征，自动编码器分为四种类型： （1）去燥自动编码器（DAE）（降噪） （2）稀疏自动编码器（SAE，Sparse Autoencoder）（稀疏性，即高而稀疏的表达...变分自编码器（VAE） 与传统AE输出的隐藏层不同，其给隐藏层加了一个约束：迫使隐藏层产生满足高斯分布的变量，即均值趋于0，方差趋于1。...为什么自动编码器大多显示3层结构，训练多层时需要多次使用？ 三层网络是单个自编码器所形成的网络，对于任何基于神经网络的编码器都是如此。...如果需要多层的编码器，通过逐层训练的形式完成，这就是堆叠自动编码器。如果直接用多层的自动编码器，其本质就是在做深度学习的训练，可能会由于梯度爆炸或梯度消失导致难以训练的问题。
本文脉络 在第一部分中，我们将回顾一些有关降维和自编码器的重要概念，这些概念将有助于理解VAE。在第二部分中，我们将说明为什么不能使用自编码器来生成新数据，并将介绍变分自编码器。...因此，在每次迭代中，我们向自编码器结构（编码器后跟解码器）提供一些数据，我们将编码再解码后的输出与初始数据进行比较，并通过反向传播误差来更新网络的权重。...【编码器和解码器中间即为低维隐空间，通过利用图中的loss函数可以训练出最优的自编码器】 让我们首先假设编码器和解码器网络结构都只有一层且没有非线性（即考虑的是线性自编码器）。...在变分自动编码器中，损失函数由一个重构项（优化编码-解码）和一个正则化项（使隐空间规则化）组成。...我们还可以注意到常数 ，它决定了前两个条件之间的平衡。 越高，我们对模型中的概率解码器假设 周围的方差就越大，我们也就越关注正则化项（如果 低，则相反）。
其中最主要的方法是主成分分析法（PCA, principal component analysis），该方法将数据映射到一个低维空间，使数据在低维空间的方差最大化。...它的基本思想与上面的统计分析相似，但略有差异。 自动编码器是一种人工神经网络，通过无监督的方式学习有效的数据编码。自动编码器的目的是学习一组数据的表示（编码），通常用于降维过程。...与降维的一层一起，通过学习得到重建层，自动编码器尝试将降维层进行编码，得到尽可能接近于原数据集的结果。...在结构上，最简单的自动编码器形式是前馈非循环神经网络，与许多单层感知器类似，它们构成了包含输入层、输出层和用于连接的一个或多个隐藏层的多层感知器（MLP, multilayer perceptron），...图2：自动编码器网络 在异常检测和状态监控场景中，基本思想是使用自动编码器网络将传感器的读数进行“压缩”，映射到低维空间来表示，获取不同变量间的联系和相互影响。
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