无法使用反卷积层训练VAE - 腾讯云开发者社区

那么对于给定一个卷积神经网络的模型定义，该如何估算其浮点数运算量。对卷积神经网络来说，卷积层的运算量是占网络总运算量的大头，而对于一些像素级别任务，反卷积层也要算上。...网上有很多介绍如何计算卷积网络运算量的文章，基本都是介绍卷积还有全连接等一些常用的层是如何计算的，但很少有介绍反卷积层的运算量如何计算。...本文主要内容是介绍卷积、反卷积、分组卷积和分组反卷积的运算量分别是如何估算出来的。...普通卷积层的运算量很多文章都已经讲过如何计算了，这里也重复讲下，为后面介绍反卷积的运算量做铺垫。...分组反卷积来看下反卷积，有了分组卷积的铺垫，分组反卷积也不难求，分组反卷积的FP同样也是对应分组卷积的BP： ? 同样的，左上角定义了分组反卷积的输入和输出feature map大小，分组数为。

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炼丹侠必知的11大神经网络结构汇总！

RNN允许将信息存储在网络中，并使用先前训练中的推理，对即将发生的事件做出更好、更明智的决策。 ?...CNN则利用卷积层来帮助降低图像的维数，不仅大大降低了训练的参数，而且在效果上也取得了巨大的提升。 ?...8.Deconvolutional Neural Network (DNN) 反卷积神经网络，顾名思义，其性能与卷积神经网络相反。...DNN并不是通过卷积来降低来图像的维数，而是利用反卷积来创建图像，一般是从噪声中生成的。DNN还经常用于寻找丢失的特征或信号，这些特征或信号以前可能被认为对卷积神经网络的任务并不重要。...11.Variational Auto Encoder (VAE) 自动编码器学习输入的压缩表示，而变分自动编码器（VAE）学习表示数据的概率分布的参数。

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11种主要神经网络结构图解

卷积神经网络提供了一个解决方案，利用卷积和池化层，来降低图像的维度。由于卷积层是可训练的，但参数明显少于标准的隐藏层，它能够突出图像的重要部分，并向前传播每个重要部分。...8 | 反卷积神经网络(Deconvolutional Neural Network/DNN) 正如它的名字所暗示的那样，反卷积神经网络与卷积神经网络操作相反。...DNN不是通过卷积来降低图像的维数，而是利用反卷积来创建图像，通常是从噪声中获得图像。...最终的结果是一个训练有素的生成器，可以生成逼真的图像。鉴别器是一个卷积神经网络，其目标是最大限度地提高识别真假图像的准确率，而生成器是一个反卷积神经网络，其目标是最小化鉴别器的性能。 ?...VAE使用了概率隐藏神经元，它对测试用例和神经元平均值之间的差应用了一个径向基核函数。

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学界 | 卷积神经网络做简单任务原来有 BUG？UBER AI Lab 来支招

在深度学习领域，卷积操作所产生的影响是独一无二的。当前机器视觉研究中几乎所有最佳结果都采用了同一种策略，那就是使用卷积层的堆叠作为基本构建块。...事实证明，卷积操作往往无法胜任那些看似简单的任务。...那么你会使用什么样的网络来解决这个任务？其中一种策略是，我们可以采用当前生成图像的主流方法来实现这项任务，即通过堆叠反卷积（转置卷积）层来生成图像以及绘制正方形。...即使是在监督训练的情况下，仅仅是绘制一个像素，甚至训练样例就围绕在测试样例周围时，卷积仍然无法学习到笛卡尔空间和像素空间之间转换的平滑函数。...图12 使用普通卷积 VAE（左图）和 CoordConv VAE（右图）在隐式空间中进行插值。在普通的 VAE 中物体存在时隐时现的问题，而 CoordConv VAE 的运动则更加流畅。

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15 | 卷积神经网络上完成训练、使用GPU训练

除了使用池化方法，我们还可以用带有步长的卷积。...，第一层先进行卷积，然后最大池化加卷积，再进行最大池化，最后转化为向量。...在卷积神经网络中，感受野的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图上的像素点在原始图像上映射的区域大小。...使用PyTorch很简单，只需要定义一下我们的模型训练使用的设备device就可以了。...使用GPU训练的模型，在保存和加载的时候需要注意，保存的时候如果仍然是使用GPU的状态，那么在加载模型的时候它也会试图恢复到GPU上面，因此这里建议是在训练完模型之后统一把模型移回CPU，以后加载有需要的话手动移到

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pyTorch入门（二）——常用网络层函数及卷积神经网络训练

——《微卡智享》本文长度为17309字，预计阅读5分钟前言上一篇《pyTorch入门（一）——Minist手写数据识别训练全连接网络》搭建了全连接层和训练的文件，做了一个最简单的Minist训练，...最终的训练结果达到了97%，这篇就来介绍一下pyTorch网络层比较常用的Api和卷积层 # 常用网络层函数 nn.Linear 对信号进行线性组合 nn.Conv2d 对多个二维信号进行二维卷积 nn.MaxPool2d...顺序性：各网络层之间严格按照顺序构建自带forward()：自带的forward里，通过for循环依次执行前向传播运算微卡智享卷积层网络上图中，我们将上一篇里ministmodel.py改为为...设置Conv2dNet的网络结构，从上图中可以看出，我们做了三层，每层的顺序都是先用3X3的卷积核处理，然后池化，再激活，经过三层处理后再用全连接从180的输入降到最终10，这里全连接层里面用了5次降下来的...__init__() ##源图像为1 * 28 * 28 ##从一层channel转为输出5层, 卷积和是3，所以输出的宽和高就是28-3+1 = 26

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详解自动编码器(AE)

卷积自动编码器(Convolution Auto-Encoders, CAE)(2011) 全卷积网络是一种面向特定应用(图像语义分割)的卷积神经网络,其结构图如下图所示: 与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类...（全联接层＋softmax输出）不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到输入图像相同的尺寸，从而可以对每个像素都产生了一个预测...卷积自编码器属于传统自编码器的一个特例，它使用卷积层和池化层替代了原来的全连接层，卷积自编码器能很好的保留二维信号的空间信息。...使自编码器可以训练更高层数卷积自编码器 2011 将卷积层引入自编码器更好的处理图片数据,得到更好的效果变分自编码器 2014 相当于在传统自编码器的隐层表达上增加一个对隐变量的约束,提出了一种将概率模型和神经网络结构的方法...,但是由于中间部分是比较复杂的卷机核结构,无法进行有效的可视化 4.VAE方法在图像生成领域有出色的表现,将中间的隐变量约束为正太分布的形式,十分方便的通过生成器完成图像生成. 5.在研究角度,VAE方法将概率方法引入神经网络的计算体系中

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《解锁GANs黑科技：打造影视游戏的逼真3D模型》

常见的生成器架构采用反卷积神经网络（Deconvolutional Neural Network），它能够将低维的随机噪声逐步上采样，生成高分辨率的3D模型。...在这个过程中，通过一系列的反卷积层、批量归一化层（Batch Normalization）和激活函数（如ReLU、Tanh等），对噪声进行层层变换和特征提取，不断丰富模型的细节和复杂度。...例如，在生成一个虚拟角色的3D模型时，生成器从一个随机的低维噪声向量开始，通过第一层反卷积层，将噪声向量扩展为一个低分辨率的特征图，初步构建出角色的大致轮廓；接着，经过后续的反卷积层，逐步增加特征图的分辨率和通道数...在判别器的设计中，卷积层负责提取3D模型的局部特征，如边缘、纹理等；池化层则对特征图进行下采样，减少数据量，同时保留重要的特征信息；全连接层将提取到的特征进行整合，最终做出真假判断。...学习率决定了模型参数更新的步长，过大的学习率可能导致模型训练不稳定，无法收敛；过小的学习率则会使训练过程变得缓慢，耗费大量时间。

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【智驾深谈】George Hotz 开源代码复现与分析（80G数据云盘下载）

当时还没有使用卷积网，使用的图像输入分辨率也很低，更没有标准的大规模公开数据集。 ?...使用一个三层卷积网络加两层全链接，输入一幅图像，最后全链接输出要回归的steering角度。如前文所讲到的，这种简单的单帧回归难以对同一场景不同的steering情况进行学习。...Encoder网络使用了VAE模型，类似于一个卷积回归网络对图像进行基层卷积操作之后，使用全链接构造回归输出，输出结果为VAE编码的mean结果和扰动sigma方差。...生成网络部分比较简单，用全链接将输入的code转换为2Dmap，然后使用Deconv反卷积逐层上采样放大，最终得到生成图像。...Discriminator网络也比较简单，卷积层操作后使用全链接回归输出，输出结果为判别结果，中间的隐层结果也一并输出。

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火热的生成对抗网络(GAN),你究竟好在哪里

,直到达到一个纳什均衡,生成器生成的数据与真实样本无差别,鉴别器也无法正确的区分生成数据和真实数据.GAN的结构如图1所示. ?...图2.Image to image图像翻译仔细想来,这些任务,其实都是传统的深度神经网络可以做的,例如自编码器(AutoEncodor)和卷积反卷积架构可以做到的,我们不禁要想,GAN相比传统的深度神经网络...(在理论实践中,很难使用增强学习去训练有离散输出的生成器),大多数其他架构需要生成器有一些特定的函数形式,就像输出层必须是高斯化的....劣势训练GAN需要达到纳什均衡,有时候可以用梯度下降法做到,有时候做不到.我们还没有找到很好的达到纳什均衡的方法,所以训练GAN相比VAE或者PixelRNN是不稳定的,但我认为在实践中它还是比训练玻尔兹曼机稳定的多...最近在一篇GAN生成图片的论文中看到,作者提出使用GAN与普通的卷积反卷积相比,GAN能获得更好的泛化结果.

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美景本天成，妙笔偶得之——“妙笔”是怎样炼成的？

训练高分生成器时使用低分生成器的特征图做辅助。...如果使用VAE（变分自编码器）进行多模型生成，则输入的是 VAE 从特征图片提取的latent code（潜变量），以控制输出图片的风格。两层 G_middle 处理特征映射。...SPADE模块将输入的语义标签分别embedding到两个卷积层上，然后用这两个保留了语义标签空间信息的卷积层代替原来归一化层中的缩放系数和偏置。...，然后将缩放后的特征图（以适应前一层不同尺寸的输出）embedding 到 mlp_gamma 卷积层中，然后在分别映射到 gamma 卷积层（缩放）和 beta 卷积层（偏置），这样就完成了“用2d卷积层替换替换标量缩放系数和偏置...CAT方法裁剪使用的阈值（归一化层的缩放因子）根据压缩目标自动求出，无需迭代裁剪过程。蒸馏使用 KA（Kernel Alignment）衡量不同通道数的卷积结构之间的相似性。

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花式解释AutoEncoder与VAE

；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更加深层的网络，但是很快人们发现良好的初始化策略要比费劲的逐层预训练有效地多，2014年出现的Batch Normalization...训练过程也比较简单，我们使用最小均方误差来作为损失函数，比较生成的图片与原始图片的每个像素点的差异。同时我们也可以将多层感知器换成卷积神经网络，这样对图片的特征提取有着更好的效果。...nn.ConvTranspose2d()，这可以看作是卷积的反操作，可以在某种意义上看作是反卷积。...我们使用卷积网络得到的最后生成的图片效果会更好，具体的图片效果我就不再这里放了，可以在我们的github上看到图片的展示。...现在已经有一些工作是将VAE和GAN结合起来，使用VAE的结构，但是使用对抗网络来进行训练，具体可以参考一下这篇论文(https://arxiv.org/pdf/1512.09300.pdf)。

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开发 | 深度学习自动编码器还能用于数据生成？这篇文章告诉你答案

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更加深层的网络，但是很快人们发现良好的初始化策略要比费劲的逐层预训练有效地多，2014年出现的Batch Normalization...训练过程也比较简单，我们使用最小均方误差来作为损失函数，比较生成的图片与原始图片的每个像素点的差异。同时我们也可以将多层感知器换成卷积神经网络，这样对图片的特征提取有着更好的效果。...nn.ConvTranspose2d()，这可以看作是卷积的反操作，可以在某种意义上看作是反卷积。...我们使用卷积网络得到的最后生成的图片效果会更好，具体的图片效果我就不再这里放了，可以在我们的github上看到图片的展示。...现在已经有一些工作是将VAE和GAN结合起来，使用VAE的结构，但是使用对抗网络来进行训练，具体可以参考一下这篇论文： https://arxiv.org/pdf/1512.09300.pdf 文中相关代码链接

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OpenAI提出比GAN更具优势的可逆生成模型Glow

自回归模型的隐藏层具有未知的边际分布，使得执行有效的数据操作变得更加困难。在GAN中，数据点通常不能直接在潜在空间中表示，因为它们没有编码器，并且可能无法支持全部的数据分布。...贡献我们的主要贡献是增加了可逆的1×1卷积，以及删除其他组件，从而简化了整体架构。 RealNVP架构由两种类型的层组成：具有棋盘屏蔽的层和具有通道屏蔽的层。...但由于置换操作只是使用方阵进行线性变换的一种特殊情况，我们可以使用卷积神经网络，因为置换通道相当于具有相同数量输入和输出通道的1×1卷积运算。因此，我们用学习的1×1卷积运算替换固定排列。...我们使用Horovod在多台机器的集群上轻松训练我们的模型; 我们演示中使用的模型在5台机器上进行了训练，每台8个GPU。使用此设置，可以训练具有超过一亿个参数的模型。...为了生成逼真的高分辨率图像，面部生成模型使用2亿个参数和600个卷积层，这使得训练成本高昂。较浅的模型在学习远程依赖性方面表现较差。

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深度学习自动编码器还能用于数据生成？这篇文章告诉你答案

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Precomputed Real-Time Texture Synthesis with Markovian Generative Adversarial Networks

(低分辨率图片的运行分钟数).我们的论文处理了这个效率问题.比起之前的工作中使用大量的反卷积层,我们预计算了一个前馈的,步幅卷积(strided convolutional)网络,它对马尔可夫碎片(Markovian...如果我们运行VGG网络的反卷积,就会获取一个反卷积的图像合成器,我们称为马尔可夫反卷积对抗网络(MDANs)....(MDANs) 我们的MDANs用一个由对抗训练驱动的反卷积过程合成图片:一个被训练于辨别从合成图像取样和的和示例图片取样的"神经碎片"识别网络D(绿).我们使用有规律地从Vgg19的Relu3_1层的输出的取样...正如Dosovitskiy el al.指出的,为训练一个自动编码器找到一个好的度量值是十分重要的:使用合成后图片和目标图片在像素水平上(图5,pixel VAE)的欧几里得距离生成了一个过于平滑的图片...,而对于更好的改进的阻力表明在反卷积的过程中有一些重要的信息是一个前馈过程不能修复的.特别的,一点点步长的卷积层不能模拟最大池化层的非线性行为,因此经常产生另外的(alias)模式.这在相似的,纹理少的时候变得可见

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神经网络主要类型及其应用

变分自动编码器(Variational Autoencoder (VAE)) : 变分自动编码器(VAE)使用一种概率方法来描述观测。它显示了一个特征集中每个属性的概率分布。...DBN 中的层起着特征检测器的作用。经过无监督训练后，我们可以用监督方法训练我们的模型进行分类。...反卷积神经网络(Deconvolutional Neural Networks (DN)) : 反卷积网络是一种反向过程的卷积神经网络。...尽管反卷积网络在执行方式上类似于 CNN，但它在 AI 中的应用是非常不同的。反卷积网络有助于在以前认为有用的网络中找到丢失的特征或信号。卷积网络可能由于与其它信号卷积而丢失信号。...反卷积网络可以接受一个向量输入并还原成照片。应用: 图像超分辨率图像的表面深度估计光流估计 ---- ? 19.

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「深度学习一遍过」必修12：激活函数、线性层、卷积、池化、归一化、泛化、正则化、卷积反卷积结果计算公式

专栏地址：「深度学习一遍过」必修篇目录 1 激活函数 1.1 S 型激活函数 1.2 ReLU 激活函数 1.3 MaxOut激活函数 2 线性层 3 卷积 4 池化 5 归一化 6 泛化 7 正则化...8 卷积神经网络卷积结果计算公式 9 卷积神经网络反卷积结果计算公式 ---- 1 激活函数如果没有非线性激活函数：增加网络层数模型仍然是线性的。...函数：有的所有优点，并且不会有问题：网络的浅层尤其是第一层卷积中，学习到的会比较大，而到了深层就比较小。...正则化的分类：显式正则化(经验正则化，参数正则化) 网络结构，损失函数的修改，模型使用方法的调整隐式正则化没有直接对模型进行正则化约束，但间接获取更好的泛化能力 8 卷积神经网络卷积结果计算公式...长度：宽度：、表示输入的宽度、长度、表示输出特征图的宽度、长度表示卷积核长和宽的大小表示滑动窗口步长表示边界填充（加几圈） 9 卷积神经网络反卷积结果计算公式

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下一个GAN？OpenAI提出可逆生成模型Glow

本文将介绍 OpenAI 创造的 Glow，一种使用可逆 1×1 卷积的可逆生成模型。...在这篇论文中我们提出了 Glow，这是一种简单的使用可逆 1x1 卷积的生成流。使用该方法，我们展示了在标准基准上的对数似然度的显著提升。...自回归模型的隐藏层有未知的边际分布，使其更难执行有效的数据操作。在 GAN 中，数据点通常不是在潜在空间中直接被表征的，因为它们没有编码器，并且可能无法表征完整的数据分布。...上面 demo 中使用的模型是在有 8 块 GPU 的 5 台机器上训练的。使用这个设置，可以训练具有 1 亿多个参数的模型。...为了生成真实的高分辨率图像，人脸生成模型使用了大约 2 亿个参数、600 个卷积层，因此训练成本极高。而较浅的模型在学习长期依存关系时表现会变差。

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总结 27 类深度学习主要神经网络：结构图及应用

变分自动编码器(Variational Autoencoder (VAE)) 变分自动编码器(VAE)使用一种概率方法来描述观测。它显示了一个特征集中每个属性的概率分布。...DBN 中的层起着特征检测器的作用。经过无监督训练后，我们可以用监督方法训练我们的模型进行分类。...反卷积神经网络(Deconvolutional Neural Networks (DN)) 反卷积网络是一种反向过程的卷积神经网络。...尽管反卷积网络在执行方式上类似于 CNN，但它在 AI 中的应用是非常不同的。反卷积网络有助于在以前认为有用的网络中找到丢失的特征或信号。卷积网络可能由于与其它信号卷积而丢失信号。...反卷积网络可以接受一个向量输入并还原成照片。应用: 图像超分辨率图像的表面深度估计光流估计 19.

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估算卷积层与反卷积层运算量

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