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深度学习的前沿主题：GANs、自监督学习和Transformer模型

2.2 GANs的应用 GANs有许多实际应用，特别是在图像生成、风格转换和数据增强等领域。例如： 图像生成：使用GANs可以生成逼真的人脸图像、艺术作品等。...2.3 实现GANs的代码示例 下面是一个简单的基于GANs的图像生成示例，使用TensorFlow和Keras实现。...3.3 实现自监督学习的代码示例 下面是一个简单的自监督学习示例，使用自编码器（Autoencoder）来进行图像重构。...自编码器通过最小化输入和重构输出之间的差异来学习数据的表示，无需使用显式的标签。训练完成后，我们可以使用编码器提取图像的特征，并使用解码器重构图像。 4....GANs通过生成器和判别器的对抗训练，实现了高质量的数据生成；自监督学习利用数据本身的内在结构，无需大量标注数据，即可学习有效的特征；而Transformer模型则通过自注意力机制和并行计算，在处理长序列数据时表现出色

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【干货】对抗自编码器PyTorch手把手实战系列——PyTorch实现对抗自编码器

在本文中, 我们将构建一个AAE, 来压缩数据, 分离图像的内容和风格, 用少量样本来分类图像, 然后生成它们。...传给解码器, 结果解码器生成不了一个有意义的图像. ? 这是因为Autoencoder, 其实是在做是哈希(个人理解)....那么, 经过大量的学习之后, Autoencoder会学到一些必要的知识(强行拟合). 这个时候只要随便给一个从这个分布里采样出来的隐变量, Decoder都会生成一个相对合理的图片....训练结束后, 一般我们会用生成器来生成我们想要的样本. 把GAN的思想加到Autoencoder里来, 是为了让隐变量 尽量像是真的从某种分布出采样的. ?...对比一下GAN, 我们发现, 在AAE(Adversarial Autoencoder)里, Autoencoder承担的职能, 就是GAN中的生成器Generator.

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    自编码器与生成模型

    自编码器与生成模型：无监督学习与数据生成1. 什么是自编码器（Autoencoder）？...1.2 自编码器的训练目标自编码器的训练目标是使重构误差最小化，通常采用均方误差（MSE）作为损失函数通过最小化重构误差，模型学习到如何将输入数据映射到潜在空间，并有效地重建输入。...去噪：去噪自编码器（Denoising Autoencoder）可以用于图像去噪，自动清除图像中的噪声。特征学习：自编码器能够自动提取数据中的有用特征，这对于分类或聚类任务非常有用。2....VAE在编码时不直接学习一个固定的潜在空间表示，而是学习潜在变量的分布（通常是高斯分布）。通过采样潜在空间分布中的点，VAE能够生成新的数据。...3.2 GAN 的应用场景图像生成：GAN 在生成图像方面取得了显著进展，可以生成非常逼真的人脸、风景等。图像超分辨率：通过生成器增强低分辨率图像的质量。

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    机器学习笔记 – 自动编码器autoencoder

    训练完网络后，训练好的模型就可以合成相似的数据，并添加或减去某些目标特征。例如，您可以在加了噪声的图像上训练自动编码器，然后使用经过训练的模型从图像中去除噪声。...训练时，编码器为输入图像的不同特征创建潜在分布。 本质上，该模型学习了训练图像的共同特征，并为它们分配了它们发生的概率。...然后可以使用概率分布对图像进行逆向工程，生成与原始训练图像相似的新图像。 这种类型的自动编码器可以像GAN一样生成新图像。...由于 VAE 在生成行为方面比GAN更加灵活和可定制，因此它们适用于任何类型的艺术生成。 四、自动编码器与PCA有何不同？...2、虽然它们都属于无监督学习的范畴，但它们是解决问题的不同方法。 GAN 是一种生成模型——它应该学习生成数据集的新样本。

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    CVPR 2018 中国论文分享会之 「GAN 与合成」

    使用一个数学公式来表达带有雨滴图像的话，如图中公式所示： ? 2、模型框架 在该论文中作者选择使用 GAN 的方法，整个模型的框架如下图所示： ?...相应的 loss 函数如下： ? 随后将 attention map 和雨滴图像一起送给 autoencoder，生成去雨滴图像。autoencoder 的结构用了 16 个 Conv 和 Relu。...这个步骤有两种方式，一种是只使用 autoencoder 生成的无雨滴图像，进行判断；另一种则是加入 attention map 作为指导。如图所示： ?...但是以上这些都是基于图像级的特征学习，若想完成更高质量要求的生成任务（例如要求改变图像区域的风格）则较为困难。...如上图所示，首先通过一个深度 Attention 编码器（DAE）来自动地学习各个 instance，然后将不同的部分分别投射到一个「隐空间」，最后通过 GAN 网络进行生成。

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    自编码器完全指南：从0到1，掌握特征提取与生成新技能！

    今日推荐：Spring AI再更新：如何借助全局参数实现智能数据库操作与个性化待办管理文章链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/2464797这篇文章详细介绍了...引言在当今的数据科学和机器学习领域，自编码器（Autoencoder）作为一种无监督学习的强大工具，扮演着重要角色。无论是图像压缩、去噪，还是特征提取、生成数据，自编码器的应用都非常广泛。...更为先进的自编码器变体，如变分自编码器（VAE）、卷积自编码器（CAE）等，则使其在生成对抗网络（GAN）、图像生成和特征迁移等复杂任务中崭露头角。...例如，在图像处理中，使用自编码器将高维图像数据降维到一个较小的潜在空间，能大大减少计算复杂度。3.2 特征提取自编码器在训练过程中能够学习到输入数据的有效特征，这些特征可以被用于后续的分类或回归任务。...假设我们有一个正常的数据集，自编码器通过训练学习到正常数据的隐含特征。当输入一个异常数据时，解码器无法有效重构出异常数据的原始形式，导致较大的重构误差。因此，可以通过设定一个阈值来检测异常数据。

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    AutoEncoder

    为了防止这种情况产生，我们可以给输入图片加一些噪声，比方说生成和图片同样大小的高斯分布的数据，然后和图像的像素值相加（见下图）。...进行对抗学习的idea，某种程度上对上述问题提供了一些新思路 AAE的核心其实就是利用GAN的思想，利用一个生成器G和一个判别器D进行对抗学习，以区分Real data和Fake data。...在上面的示例中，我们使用单个值来描述输入图像的潜在属性。但是，我们可能更喜欢将每个潜在属性表示为一个范围。VAE 就可以实现这个功能，如下图所示 ?...通过这种方法，我们现在将给定输入的每个潜在属性表示为概率分布。从状态解码（Decode）时，我们将从每个潜在状态分布中随机采样以生成向量来作为解码器的输入 ?...就是说，我们保持 ε 不变，因为 ε 不需要学习修正，我们更新的只有 μ 和 σ ?

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    【干货】对抗自编码器PyTorch手把手实战系列——对抗自编码器学习笔迹风格

    然而CNN, RNN之类的神经网络结构本身, 并不能用于执行比如图像的内容和风格分离, 生成一个逼真的图片, 用少量的label信息来分类图像, 或者做数据压缩等任务....在本文中, 我们将构建一个AAE, 从MNIST数据集中学习里面的笔迹, 然后给定任意的内容, 去生成这个字体的图像。...因此伪造一个人的字体是一个很难的事情. 本文, 我们尝试从MNIST数据集中学习里面的笔迹, 然后给定任意的内容, 去生成这个字体的图像. 首先让我们先搞清楚一张笔迹的字体和内容分别是什么: ?...我们用的Adversarial Autoencoder一直都是以无监督的方式训练的. 在本文中, 为了让AAE专注于学习字体的表示, 而减轻内容的学习, 我们将图片中的标签加入进去...., Decoder会根据学习出的字体表示加上笔迹内容 去生成笔迹 其他部分跟上一篇文章一样.

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    【每周CV论文推荐】GAN与VAE的结合，有哪些必读的论文？

    G和一个判别器D进行对抗学习，以区分real data和fake data，但是差别在于这里需要判别真假的data并不是自然图像，而是一个编码向量z，对应的real data和fake data分别由autoencoder...中的encoder和一个预定义的随机概率分布生成，最后用于image generation的网络也并非是之前的生成器G，而是autoencoder中的decoder。...，可以任意的使用复杂的推理模型，能够学习丰富的后验分布，并证明该模型能够为复杂的数据集生成样本。...为了帮助大家掌握一些图像生成模型的重要方法，我们推出了相关的专栏课程《深度学习之图像生成GAN：理论实践篇》，可以进一步阅读： 【视频课】CV必学，超6小时，2大模块，循序渐进地搞懂GAN图像生成！...总结 本次我们简单介绍了GAN与VAE结合的一些研究，这是两类非常具有代表性的生成模型，对于从事图像生成相关领域的朋友，是必须掌握的基础内容。

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    基于可变自动编码器(VAE)的生成建模,理解可变自动编码器背后的原理

    理解可变自动编码器背后的原理 ? 使用VAE生成的人脸生成 生成模型是机器学习中一个有趣的领域，在这个领域中，网络学习数据分布，然后生成新的内容，而不是对数据进行分类。...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。...自动编码器生成新的数据 使用Autoencoder生成新数据背后的想法是通过修改编码的数据(潜在向量)，我们应该能够得到不同于输入的数据。...如何存储分布? 当我知道VAE将潜在变量存储为概率分布时我首先想到的问题是如何存储一个分布。 我们做了一个重要的假设来简化这个过程。我们假设潜在分布总是高斯分布。...生成对抗网络(GAN)是构建生成模型的另一种方法，由于它能够生成更清晰的图像，尽管它在训练过程中可能相当不稳定，但它已经更受欢迎。

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    人脸生成新SOTA？它还是GAN。

    众所周知，GAN可分为无条件无监督式、条件监督式两大类；前者不需要标签，后者相反； 现有的GAN应用大多是监督条件式的，需要大量带标签数据，以生成期望数据； GAN用于数据生成，庞大充分的数据、以及繁杂的训练技巧下...，获取良好的生成效果已渐为易事； 难还在于，如何精准地控制生成所需要的数据？...如人脸编辑，现有方法大多基于大量人工的属性标签进行训练，如果缺乏标签，无监督式GAN的生成如何精准控制？...本文提出的Adversarial Latent Autoencoder (ALAE)是一种更具通用性的、利用GAN方法的架构，它可以进行更“解耦”的表征学习。...由此，作者设计自编码结构，它可以从现有数据分布中学习得到潜在分布，以更好进行解耦； 结合GAN优秀的策略，即对抗的方法获取输出； 当然，自编码的图像重建层面的loss往往都是次优选择，故本文在潜在空间进行对抗约束

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    6000星人气深度学习资源！架构模型技巧全都有，图灵奖得主LeCun推荐

    有这么一份干货，汇集了机器学习架构和模型的经典知识点，还有各种TensorFlow和PyTorch的Jupyter Notebook笔记资源，地址都在，无需等待即可取用。.../deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/autoencoder/ae-cnn-cvae_no-out-concat.ipynb 5、生成对抗网络（GAN.../gan/gan.ipynb 在MNIST上训练的条件GAN： TensorFlow版Jupyter Notebook https://github.com/rasbt/deeplearning-models.../blob/master/pytorch_ipynb/gan/gan-conv.ipynb 用Label Smoothing方法优化过的条件GAN： PyTorch版 https://github.com...github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/rnn/rnn_gru_packed_imdb.ipynb 一对多/序列到序列的生成新文本的字符

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    北大团队提出Attentive GAN去除图像中雨滴

    为了解决这个问题，我们使用生成对抗网络（GAN）。在这个网络中，产生的输出将由判别网络（discriminative network）进行评估，以确保输出看起来像真实的图像。...生成网络的第二部分是一个自动编码器（autoencoder），它以输入图像和注意力图作为输入。...使用Attentive GAN去除雨滴 ? 图2：Attentive GAN的架构。生成器由一个 attentive-recurrent网络和autoencoder组成。...给定一个有雨滴的输入图像，我们的生成网络试图生成一个尽可能真实并且没有雨滴的图像。判别网络将验证生成网络生成的图像是否看起来真实。 Attentive GAN的loss可以表示为： ?...图3：attention map学习过程的可视化 Contextual Autoencoder：背景自动编码器的目的是产生一个没有雨滴的图像。

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    NiftyNet开源平台的使用 -- 配置文件

    NiftyNet开源平台的使用 NiftyNet基础架构是使研究人员能够快速开发和分发用于分割、回归、图像生成和表示学习应用程序，或将平台扩展到新的应用程序的深度学习解决方案。...> 使用train指令表明想要使用提供的数据更新已存在的网络模型，使用inference将加载已存在的网络模型根据提供的数据生成响应。...[APPLICATION]由自己定制，可以使用的有： * `[GAN]` -- 生成对抗网络 * `[SEGMENTATION]` -- 分割网络 * `[REGRESSION]` -- 回归网络...: 网络的激活函数集合 * batch_size: 设置每次迭代图像窗口的数量 * smaller_final_batch_mode: 当batch_size的窗口采样器总数是不可见的时支持最后的...* loss_type: loss函数的类型，支持segmentation,regression,autoencoder,gan * starting_iter: 设置重新训练模型的迭代次数

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    GitHub趋势榜第一：TensorFlow+PyTorch深度学习资源大汇总

    来源：Github 编辑整理：元子 该项目是Jupyter Notebook中TensorFlow和PyTorch的各种深度学习架构，模型和技巧的集合。...本文搜集整理了Jupyter Notebook中TensorFlow和PyTorch的各种深度学习架构，模型和技巧，内容非常丰富，适用于Python 3.7，适合当做工具书。.../blob/master/pytorch_ipynb/gan/gan-conv.ipynb 具有标签平滑的MNIST上的卷积GAN PyTorch： https://github.com/rasbt/deeplearning-models...PyTorch数据集加载自定义数据集的实用程序 - 来自CelebA的图像 PyTorch： https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master.../master/tensorflow1_ipynb/mechanics/image-data-chunking-npz.ipynb 使用HDF5存储用于Minibatch培训的图像数据集 TensorFlow

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    综述 | 生成对抗网络（GAN）在图网络中的应用

    导语: 生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）是非监督式学习的一种方法，通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习。...对应的，判别器在收到生成器的负样本后会对样本进行打分，然后将分数反馈给生成器，生成器通过policy gradient对θG进行更新。...假设真实样本分布为Pdata（x），而生成器采用分布为Pg（z），那么GAN模型中 这里的真实样本即为上面的Autoencoder中的编码器Encoder所产生的低维向量，所以当我们对GAN进行训练时，...通过计算这些解码的特征向量与原始特征向量求交叉熵损失来更新Autoencoder的参数。 同时，Network Embedding保证相邻的节点的编码向量互相接近。...基于GAN模型或者说对抗学习思路在图表征学习当中的 研究还有很多，本文仅仅抛砖引玉的调研了三种比较常见的使用场景。这里是一个图神经网络相关论文的集锦，可以看到图神经网络在近两年受到很多的关注。

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    【1】GAN在医学图像上的生成，今如何？

    最初，GAN在被提出时，是一个无监督（无条件）的生成框架：例如在图像合成中，将随机噪声映射到逼真的目标图像。...无条件GAN的图像生成 最近在使用GAN的无监督医学图像生成领域中出现了大量工作，这可以解决诸如数据稀缺和类不平衡之类的问题（Frid-Adar，2018），并有助于了解数据分布的性质及其潜在结构。...CT图像和提供梯度更新给生成器。...作者表明，当使用合成数据对模型进行额外训练时，分割模型的性能可提高16％；使用合成数据训练的模型，与用真实数据训练的模型相比，仅差5％。 ?...结语 针对无条件和有条件的图像生成，已有许多基于GAN的方法。但这些方法的有效性如何？目前仍然缺乏一种有意义的、通用的量化手段来判断合成图像的真实性。

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    深度学习入门：用MNIST完成Autoencoder（续）

    在Cambridge做了点小事，深度学习的小学生。❈ 上集请见： 深度学习入门：用MNIST完成Autoencoder ? 其实通常情况下，Autoencoder做数据压缩，性能并不怎么样。...Normalization技术使得更深的网络也可以被有效训练，到了2015年底，通过使用残差学习（ResNet）我们基本上可以训练任意深度的神经网络。...变分自编码器（Variational autoencoder，VAE） VAE是更年轻也更有趣的一种Autoencoder，它为码字施加约束，使得编码器学习到输入数据的隐变量模型。...VAE和GAN同是生成模型(Generative Models)。而所有的生成模型都是定义在一些潜藏高位空间数据点X的概率分布 ?...GAN源于博弈论(Game Theory)，是为了找到生成网络和对抗网络之间的纳什均衡(Nash Equilibrium)，意思就是同一时间内每个参与人的策略是对其他参与人策略的最优反应，你们可以理解成一个聪明的好人和一个聪明的坏人单挑

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