在计算机科学中，人工神经网络由成千上万个以特定方式连接的节点组成。节点通常分层排列; 它们的连接方式决定了网络的类型，最终决定了网络在另一网络上执行特定计算任务的能力。传统的神经网络可能看起来像这样：
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。
简而言之，自动编码器通过接收数据、压缩和编码数据，然后从编码表示中重构数据来进行操作。对模型进行训练，直到损失最小化并且尽可能接近地再现数据。通过这个过程，自动编码器可以学习数据的重要特征。
4月1日愚人节，也是张国荣的忌日。今天，在哥哥张国荣离开的第16个年头，有网友用AI让张国荣“复活”，并且演唱了经典歌曲《千千阙歌》、《玻璃之情》。
在开篇之前，请允许我吐槽几段文字，发泄一下TF的不便之处。如果对这部分内容不敢兴趣请直接看正文内容。
本文探讨了使用一个变分自动编码器来降低使用Keras和Python的金融时间序列的维度。我们将进一步检测不同市场中的金融工具之间的相似性，并将使用获得的结果构建一个自定义指数。
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。它假设数据是由一些随机过程,涉及一个未被注意的连续随机变量z假设生成的z是先验分布Pθ(z)和条件生成数据分布Pθ(X | z),其中X表示这些数据。z有时被称为数据X的隐藏表示。
变分自动编码器（VAE）可以说是最实用的自动编码器，但是在讨论VAE之前，还必须了解一下用于数据压缩或去噪的传统自动编码器。
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。
向AI转型的程序员都关注了这个号☝☝☝ 翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 周翔、reason_W成龙，Shawn 今年 2 月，南京大学的周志华教授和他的学生 Ji Feng
这怎么可能！后来我才知道，这是人家Deepfake的一个视频，把视频中人物的脸和声音替换了。
【导读】本文是工程师Irhum Shafkat的一篇博文，主要梳理了变分自编码器的相关知识。我们知道，变分自编码器是一种生成模型，在文本生成、图像风格迁移等诸多任务中有显著的效果，那么什么是变分自编码
你还记得胶卷相机的时代吗？冲洗照片是一个神秘的过程，只有摄影师和专业人士才能够驾轻就熟。大多数人的印象中只有弥漫着昏暗红光的暗室。简而言之，冲洗照片是一个耗时的过程。
8月30日晚间，一个名为“ZAO”的APP一夜爆红，有的人尝鲜乐此不疲、有的人则对其中涉及到的隐私问题忧心忡忡。到了第二天，这个APP已经被推到了舆论的风口浪尖。
TensorFlow、Keras和PyTorch是目前深度学习的主要框架，也是入门深度学习必须掌握的三大框架，但是官方文档相对内容较多，初学者往往无从下手。本人从github里搜到三个非常不错的学习资源，并对资源目录进行翻译，强烈建议初学者下载学习，这些资源包含了大量的代码示例（含数据集），个人认为，只要把以上资源运行一次，不懂的地方查官方文档，很快就能理解和运用这三大框架。
“变分自动编码器”(Variational Autoencoders，缩写:VAE)的概念来自Diederik P Kingma和Max Welling的论文《Auto-Encoding Variational Bayes》。现在有了很广泛的应用，应用范围已经远远超出了当时论文的设想。不过看起来似乎，国内还没有见到什么相关产品出现。
生成式人工智能是人工智能和创造力交叉的一个令人兴奋的领域，它通过使机器能够生成新的原创内容，正在给各个行业带来革命性的变化。从生成逼真的图像和音乐作品到创建逼真的文本和沉浸式虚拟环境，生成式人工智能正在突破机器所能实现的界限。在这篇博客中，我们将探索使用 VAE、GAN 和 Transformer 的生成式人工智能的前景，深入研究其应用、进步及其对未来的深远影响。
从隐图像空间进行采样以创建全新的图像或编辑现有图像是目前创作AI最受欢迎和最成功的应用方式。
定义解码器：输出784个神经元，使用sigmoid函数，（784这个值是输出与原图片大小一致）
由于深度学习算法在表达非线性表征上的卓越能力，它非常适合完成输入到有标签的数据集输出的映射。这种任务叫做分类。它需要有人对数据进行标注。无论是对 X 光图像还是对新闻报道的主题进行标注，在数据集增大的时候，依靠人类进行干预的做法都是费时费力的。
最近，AI方案设计师Alexandor Honchar在Medium网站上分享一篇文章。他认为生成对抗网络（GAN）目前在生成图像取得了巨大进展，生成的图像几乎能够以假乱真，并且在4年间，面部图像的生成也越来越精细。
自编码器（Autoencoder, AE）是一种数据的压缩算法，其中压缩和解压缩函数是数据相关的、有损的、从样本中自动学习的。自编码器通常用于学习高效的编码，在神经网络的形式下，自编码器可以用于降维和特征学习。
这些图像中的所有物体和动物都是由称为生成对抗网络（GAN）的计算机视觉模型生成的！ 这是目前最流行的深度学习分支之一。 这当然有助于激发我们隐藏的创造力!
在2018年TensorFlow开发者峰会上，我们（TensorFlow团队）宣布发布TensorFlow Probability：一种使机器学习研究人员及相关从业人员可以快速可靠地利用最先进硬件构建复杂模型的概率编程工具箱。TensorFlow Probability适用的情况包括：
选自arXiv 作者：Ilya Tolstikhin等 机器之心编译 参与：白悦、许迪 变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）是复杂分布上无监督学习主流的两类方法。近日，谷歌大脑 Ilya Tolstikhin 等人提出了又一种新思路：Wasserstein 自编码器，其不仅具有 VAE 的一些优点，更结合了 GAN 结构的特性，可以实现更好的性能。该研究的论文《Wasserstein Auto-Encoders》已被即将在 4 月 30 日于温哥华举行的 ICLR 2018 大会接收。 表示学习（
大数据文摘作品 编译：田奥leo、桑桑、璐、Aileen 27种？！神经网络竟有那么多种？这篇文章将逐一介绍下面这张图片中的27种神经网络类型，并尝试解释如何使用它们。准备好了吗？让我们开始吧！ 神经网络的种类越来越多，可以说是在呈指数级地增长。我们需要一个一目了然的图表，在这些新出现的网络构架和方法之间进行导航。 幸运的是，来自Asimov研究所的Fjodor van Veen编写了一个关于神经网络的精彩图表（就是上面那张大图）。 下面，我们就来逐一看看图中的27种神经网络： Perceptron 感知
说到计算机生成的图像肯定就会想到deep fake：将马变成的斑马或者生成一个不存在的猫。在图像生成方面GAN似乎成为了主流，但是尽管这些模型在生成逼真的图像方面取得了巨大成功，但他们的缺陷也是十分明显的，而且并不是生成图像的全部。自编码器（autoencoder）作为生成的图像的传统模型还没有过时并且还在发展，所以不要忘掉自编码器！
AI 科技评论按：喜欢机器学习和人工智能，却发现埋头苦练枯燥乏味还杀时间？这里是，雷锋字幕组编译的 Arxiv Insights 专栏，从技术角度出发，带你轻松深度学习。 原标题： Variation
自动编码器已成为使计算机系统能够更有效地解决数据压缩问题的技术和技巧之一。它们成为减少嘈杂数据的流行解决方案。
原文链接：http://www.chenjianqu.com/show-62.html
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。它可以通过将输入数据进行编码和解码来重构数据，从而学习数据的低维表示。自动编码器可以用于特征提取、降维和数据重建等任务，在图像处理、文本处理和推荐系统等领域都有广泛的应用。
2022年6月20日，伊利诺伊大学芝加哥分校化学系的Huan-Xiang Zhou等人在Commun Biol发表文章，提出了旨在挖掘IDPs构象空间的生成性自动编码器。这项工作说明了人工智能在IDPs构象挖掘中的巨大潜力。
想象一下：你的朋友几周来一直在唠叨你听一首歌，尽管你已经告诉他你不喜欢 Ed Sheeran。 他们继续纠缠你，声称“旋律是伟大的”。 如果只有你能听到文明形式的那种旋律，就像巴赫管风琴协奏曲那样。
DeepFakes深度造假实际上是一种人脸交换技术，顾名思义，也就是在图像或视频中把一张脸替换成另一张脸。事实上，人脸交换技术在电影制作领域已经不是个新鲜词了，但是之前电影视频中的人脸交换技术非常复杂，专业的视频剪辑师和CGI专家需要花费大量时间和精力才能完成视频中的人脸交换。
Google宣布对全球最受欢迎的开源机器学习库TensorFlow进行重大升级，承诺注重简单性和易用性，eager execution，直观的高级API以及在任何平台上灵活构建模型。
译：A Beginner's Guide to Generative Adversarial Networks (GANs) https://skymind.ai/wiki/generative-adversarial-network-gan
两兄弟 N.Coder 和 D.Coder 经营着一家艺术画廊。一周末，他们举办了一场特别奇怪的展览，因为它只有一面墙，没有实体艺术品。当他们收到一幅新画时，N.Coder 在墙上选择一个点作为标记来代表这幅画，然后扔掉原来的艺术品。当顾客要求观看这幅画时，D.Coder 尝试仅使用墙上相关标记的坐标来重新创作这件艺术品。
想象一下：你的朋友为了听一首歌纠缠了你好几个星期，即使你告诉他们你不喜欢艾德·希兰（Ed Sheeran），神烦！他们一直纠缠你，声称“旋律使它伟大”。要是你能换一种形式来听这种旋律就好了，比如巴赫的管风琴协奏曲那样。
今天给大家介绍的是ACS central science上一篇分子生成的文章 " Automatic Chemical Design Using a Data-Driven Continuous Representation of Molecules"
自1986年[1]问世以来，在过去的30年里，通用自动编码器神经网络已经渗透到现代机器学习的大多数主要领域的研究中。在嵌入复杂数据方面，自动编码器已经被证明是非常有效的，它提供了简单的方法来将复杂的非线性依赖编码为平凡的向量表示。但是，尽管它们的有效性已经在许多方面得到了证明，但它们在重现稀疏数据方面常常存在不足，特别是当列像一个热编码那样相互关联时。
自动编码器是重建输入的绝佳工具。简单来说，机器就是一个图像，可以生成一个密切相关的图片。这种神经网络中的输入是未标记的，这意味着网络能够在没有监督的情况下进行学习。更准确地说，输入由网络编码，仅关注最关键的特征。这是自动编码器因降维而流行的原因之一。此外，自动编码器可用于生成生成学习模型。例如，神经网络可以用一组面部训练，然后可以产生新的面部。
AI 科技评论按： 在机器学习研究领域，生成式对抗网络（GAN）在学习生成模型方面占据着统治性的地位，在使用图像数据进行训练的时候，GAN能够生成视觉上以假乱真的图像样本。但是这种灵活的算法也伴随着优化的不稳定性，导致模式崩溃（mode collapse）。将自动编码器(auto-encoder)与GAN相结合，能够使模型更好的表示所有被训练的数据，以阻止模式崩溃。来自Google DeepMind的研究者Mihaela Rosca等人利用生成模型的层级结构，提出了将自动编码器与生成对抗网络相结合的原则，结
AI 科技评论按：本文作者廖星宇，原载于作者知乎专栏，经授权发布。 什么是自动编码器 自动编码器(AutoEncoder)最开始作为一种数据的压缩方法，其特点有: 跟数据相关程度很高，这意味着自动编码器只能压缩与训练数据相似的数据，这个其实比较显然，因为使用神经网络提取的特征一般是高度相关于原始的训练集，使用人脸训练出来的自动编码器在压缩自然界动物的图片是表现就会比较差，因为它只学习到了人脸的特征，而没有能够学习到自然界图片的特征； 压缩后数据是有损的，这是因为在降维的过程中不可避免的要丢失掉信息； 到
来源商业新知网，原标题：MIT高赞深度学习教程：一文看懂CNN、RNN等7种范例（TensorFlow教程）
三层网络结构：输入层，编码层（隐藏层），解码层。 训练结束后，网络可由两部分组成：1）输入层和中间层，用这个网络对信号进行压缩；2）中间层和输出层，用这个网络对压缩的信号进行还原。图像匹配就可以分别使用，首先将图片库使用第一部分网络得到降维后的向量，再讲自己的图片降维后与库向量进行匹配，找出向量距离最近的一张或几张图片，直接输出或还原为原图像再匹配。 该网络的目的是重构其输入，使其隐藏层学习到该输入的良好表征。其学习函数为 h(x)≈x h ( x ) ≈ x h(x) \approx x。但如果输入完全等于输出，即 g(f(x))=x g ( f ( x ) ) = x g(f(x)) = x，该网络毫无意义。所以需要向自编码器强加一些约束，使它只能近似地复制。这些约束强制模型考虑输入数据的哪些部分需要被优先复制，因此它往往能学习到数据的有用特性。一般情况下，我们并不关心AE的输出是什么（毕竟与输入基本相等），我们所关注的是encoder，即编码器生成的东西，在训练之后，encoded可以认为已经承载了输入的主要内容。 自动编码器属于神经网络家族，但它们与PCA（主成分分析）紧密相关。尽管自动编码器与PCA很相似，但自动编码器比PCA灵活得多。在编码过程中，自动编码器既能表征线性变换，也能表征非线性变换；而PCA只能执行线性变换。
什么是自动编码器 自动编码器(AutoEncoder)最开始作为一种数据的压缩方法，其特点有: 1、跟数据相关程度很高，这意味着自动编码器只能压缩与训练数据相似的数据，这个其实比较显然，因为使用神经网络提取的特征一般是高度相关于原始的训练集，使用人脸训练出来的自动编码器在压缩自然界动物的图片是表现就会比较差，因为它只学习到了人脸的特征，而没有能够学习到自然界图片的特征； 2、压缩后数据是有损的，这是因为在降维的过程中不可避免的要丢失掉信息； 到了2012年，人们发现在卷积网络中使用自动编码器做逐层预训练可以
什么是自动编码器 自动编码器(AutoEncoder)最开始作为一种数据的压缩方法，其特点有: 跟数据相关程度很高，这意味着自动编码器只能压缩与训练数据相似的数据，这个其实比较显然，因为使用神经网络提取的特征一般是高度相关于原始的训练集，使用人脸训练出来的自动编码器在压缩自然界动物的图片是表现就会比较差，因为它只学习到了人脸的特征，而没有能够学习到自然界图片的特征； 压缩后数据是有损的，这是因为在降维的过程中不可避免的要丢失掉信息； 到了2012年，人们发现在卷积网络中使用自动编码器做逐层预训练可以训练
创建异常检测模型，实现生产线上异常检测过程的自动化。在选择数据集来训练和测试模型之后，我们能够成功地检测出86%到90%的异常。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
