简单的自动编码器在多个时期后不收敛 - 腾讯云开发者社区

虽然目前基于神经网络的图像压缩采用的量化方法解决了训练测试不匹配的问题，但量化对潜在特征的随机影响仍未解决。量化将连续值统一映射到单个离散值，根据特征可变性引入不同程度的噪声。...在这里，我们首先对原始图像压缩模型进行端到端的训练，直到收敛。然后，我们冻结编码器网络，并优化解码器网络和 QR 网络。...因为编码器被固定后，潜在特征和比特率保持不变，这稳定了 QR 网络的训练。...为了解决这个问题，我们引入了一种学习参数探索方法，该方法可以自动找到不同模型和压缩质量下的最佳学习参数。...ii）按照 STP 训练策略使用 \alpha 训练编解码器，直到损失（公式(7)）在 M 个连续时期内停止改善。 iii）将学习参数 \alpha 乘以 0.1 。

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深度学习与神经网络:浅谈人工神经网络跌宕起伏七十年

神经网络的研究可以追溯到19世纪的末期,美国的心理学家William James在其著作,首次详绅论述人脑结构不功能，对学习，联想记忆相关基本原理作了开创性研究，此为启蒙时期。...他们提出神经元遵循”全或无”的准则,现在也就是我们常说的”0-1”准则,而总结的M-P模型主要证明了只要有足够的简单神经元，在这些神经元相互连接并同步运行的情况下,可以模拟任何计算函数.现在这个理论在现在看来是如此的简陋...2:低潮时期的暗流涌动在低潮时期,仍有一些执着的科学家进行研究,并且也做出了一些成果,也许就是对科学的执着吧,才让这些的科学家的坚持....在实际应用中,求解的问题通常不是凸的，意味着有多个极值点,由于梯度下降法的弱点导致容易陷入局部极值点,只有w权值取得相当接近理想值时，才能得到较好的结果.并且浅层神经网绚无法模拟人类复杂的行为....2:深度学习的发展深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。

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深度学习与神经网络:浅谈人工神经网络跌宕起伏七十年

神经网络的研究可以追溯到19世纪的末期,美国的心理学家William James在其著作,首次详绅论述人脑结构不功能，对学习，联想记忆相关基本原理作了开创性研究，此为启蒙时期。...他们提出神经元遵循”全或无”的准则,现在也就是我们常说的”0-1”准则,而总结的M-P模型主要证明了只要有足够的简单神经元，在这些神经元相互连接并同步运行的情况下,可以模拟任何计算函数.现在这个理论在现在看来是如此的简陋...2:低潮时期的暗流涌动在低潮时期,仍有一些执着的科学家进行研究,并且也做出了一些成果,也许就是对科学的执着吧,才让这些的科学家的坚持....在实际应用中,求解的问题通常不是凸的，意味着有多个极值点,由于梯度下降法的弱点导致容易陷入局部极值点,只有w权值取得相当接近理想值时，才能得到较好的结果.并且浅层神经网绚无法模拟人类复杂的行为....基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。

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详解自动编码器(AE)

详解自动编码器（AE）自动编码器(AE,DAE,CAE,SAE)的方法介绍与简单实现(附代码) 自动编码器的发展简述自动编码器(Auto-Encoders,AE) 降噪自编码(Denoising Auto-Encoders...变分自编码器 模型结构与实现代码训练过程自编码器输出的可视化结果讨论完成代码自动编码器(AE,DAE,CAE,SAE)的方法介绍与简单实现(附代码) 自动编码器的发展简述自动编码器(Auto-Encoders...,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...无监督的训练过程正确率acc变化情况如下. 可以看到,在两个训练阶段,方法可以有效的达到收敛....在自监督的预训练过程loss变化情况如下: 图像显示,自监督的训练loss收敛于0.07左右,该误差比降噪自编码器的0.09要小.与传统自编码器的训练误差相差不多.但是从下文可知其训练效果明显优于传统自动编码器

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机器学习研究人员需要了解的8个神经网络架构（下）

另一方面，在训练长序列的RNN中，梯度可能很容易爆炸或消失即使具有良好的初始权重，也很难检测到当前目标输出取决于来自多个时间步长的输入，因此RNN难以处理远程依赖性。...在训练案例的数量上，学习时间是线性的(或更好的)。最终的编码模型是相当紧凑和快速的。最终的编码模型非常紧凑和快速。然而，利用反向传播来优化深度自动编码器是非常困难的。...它就像一个自动编码器，但它是通过在隐藏层中使用二进制活动来实现的。在最大可能的训练下，RBM不像自动编码器。我们可以用一堆浅层的自动编码器来代替RBM的堆叠。...压缩自动编码器在预训练中工作良好。这些代码往往具有这样的特性:只有一小部分隐藏单元对输入的变化敏感。 ? 简单地说，现在有许多不同的方法来对特性进行逐层预训练。...在传统的编程方法中，我们告诉计算机要做什么，将大问题分解成计算机可以轻松执行的许多小的，精确定义的任务。相比之下，在神经网络中，我们不告诉计算机如何解决我们的问题。

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学界 | 牛津大学ICCV 2017 Workshop论文：利用GAN的单视角图片3D建模技术

近日，来自牛津大学等院校的研究者们提出了一种基于自编码器与 GAN 的机器学习 3D 建模方式 3D-RecGAN，可以在只需要一张图片的情况下准确构建物体的 3D 结构。...而在不牺牲准确度的情况下增加模型分辨率非常困难，因为即使稍稍提高分辨率都会显著提高潜在 2.5D 到 3D 绘图函数的搜索空间，导致神经网络收敛困难。...在该研究中，研究者们提出了 3D-RecGAN，一种结合自动编码器与 GAN 的全新模型，用于在单个 2.5D 视图的基础上生成完整 3D 结构。...粗建的 3D 结构随后被输入条件鉴别器中，这一单元被对抗训练以用于分辨粗制 3D 形态是否合理。自动编码器能够近似相应的形状，而对抗训练倾向于将细节加入到估算的形状中。...其输出的 3D 形态可以自动与对应的 2.5D 部分图像相适应。为了达到要求，每个目标模型以 3D 立体像素网络表示，只是用简单的占位信息进行地图编码，其中 1 表示占用的单元格，0 表示空单元格。

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在表格数据集上训练变分自编码器 (VAE)示例

在这篇文章中，我们将简单介绍什么是VAE，以及解释“为什么”变分自编码器是可以应用在数值类型的数据上，最后使用Numerai数据集展示“如何”训练它。...异常检测异常检测可以关于识别偏离大多数数据和不符合明确定义的正常行为概念的样本。在 Numerai 数据集中这些异常可能是存在财务异常时期，检测到这些时期会为我们的预测提供额外的信息。...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。

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大牛的《深度学习》笔记，60分钟带你学完Deep Learning（下）

|九、Deep Learning的常用模型或者方法 9.1、AutoEncoder自动编码器 Deep Learning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点，人工神经网络（ANN）本身就是具有层次结构的系统...为了实现这种复现，自动编码器就必须捕捉可以代表输入数据的最重要的因素，就像PCA那样，找到可以代表原信息的主要成分。具体过程简单的说明如下： 1）给定无标签数据，用非监督学习学习特征： ?...因为是无标签数据，所以误差的来源就是直接重构后与原输入相比得到。 ? 2）通过编码器产生特征，然后训练下一层。...Denoising AutoEncoders降噪自动编码器：降噪自动编码器DA是在自动编码器的基础上，训练数据加入噪声，所以自动编码器必须学习去去除这种噪声而获得真正的没有被噪声污染过的输入。...它通过在训练过程添加随机的污染并堆叠产生场泛化性能。训练单一的降噪自动编码器的过程和RBMs训练生成模型的过程一样。

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这篇综述帮你梳理了100多个

先是何恺明等人用简单的掩蔽自编码器（MAE）证明了 Transformer 扩展到 CV 大模型的光明前景；紧接着，字节跳动又推出了部分指标超过 MAE 的新方法——iBOT，将十几项视觉任务的 SOTA...6], [7] 是在 Transformer 编码器上构建的自编码器语言模型。...这种无框（box-free）方法在多个基准上实现了最新的 SOTA[137]。此外，基于 box 的 Transformer 的特定混合任务级联模型被证明在实例分割任务中达到了更高的性能。...在语言模型中，句子中的每一个词都被看作表示高级、高维语义信息的一个基本单元。这些词可以被嵌入到低维向量空间表示中，叫做词嵌入。在视觉任务中，图像的每个像素都是低级、低维语义信息，与嵌入特征不匹配。...Segmenter[84]也显示了这种策略在分割任务中的效率。与仅使用编码器的 Transformer 的多个后期 token 相比，编码器 - 解码器结构节省了更多的计算。

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DeepMind新语言模型SUNDAE：教自动编码器学会「自我纠正」，WMT14英德互译任务获SOTA

现在，DeepMind通过教自动编码器学会“自我纠正”，提出了一个叫做“圣代”（SUNDAE）的非自回归模型。...非自回归语言模型“圣代” “圣代”全名“逐步展开降噪自动编码器”（Step-unrolled Denoising Autoencoder，SUNDAE），作为一种新的文本生成模型，它不依赖于经典的自回归模型...第一行为原始文本，它被随机“污染”（corrupt）后产生新的文本（第二行），其中绿色的token代表“未污染”文本，红色代表“污染”文本。...这个中间文本再通过降噪（从生成模型中采样），生成底部的又一个“污染”文本。标准降噪自动编码器只学习从中间文本到顶部文本的映射，逐步展开降噪自动编码器（“圣代”）则会学习从底部到顶部的映射。...此外，研究人员还提出了一个简单的改进算子，它能实现比降噪扩散技术收敛所需的更少的迭代次数，同时在自然语言数据集上定性地生成更好的样本。

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OpenAI文本生成3D模型再升级，数秒完成建模，比Point·E更好用

此外每个 INR 可能有许多数值参数，在训练下游生成模型时可能会带来难题。通过使用带有隐式解码器的自动编码器来解决这些问题，可以获得较小的潜在表示，它们直接用现有生成技术进行建模。...也有人提出，基于梯度的元学习可能并不必要，相反应该直接训练 Transformer 编码器，产生以 3D 对象多个视图为条件的 NeRF 参数。...当在数百万个 3D 资产的数据集上训练时，本文模型能够在文本 prompt 的条件下产生多种可识别的样本。与最近提出的显式 3D 生成模型 Point・E 相比，Shap-E 收敛得更快。...训练一个编码器，在给定已知 3D 资产的密集显式表示的情况下，产生隐式函数的参数。编码器产生 3D 资产的潜在表示后线性投影，以获得多层感知器（MLP）的权重； 2....局限与展望虽然 Shap-E 可以理解许多具有简单属性的单个对象 prompt，但它在组合概念方面的能力有限。

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VAE 的前世今生：从最大似然估计到 EM 再到 VAE

具体而言，它们会交替地从和 θ 上优化 ELBO，直至收敛。区别之处在于，EM 在每一步中都会进行完美的优化，而为更加复杂的模型（例如，神经网络）设计的 VAE 通过某些近似方法执行一个梯度步。...在本文接下来的部分中，我们在分析中只考虑一个数据点的对数似然，然而仍然会在算法描述中考虑多个数据点。...这种情况下，利用自动微分工具（例如，Tensorflow、Ptroech）运行梯度法是最流行、最直接的方法。...5 变分 EM、MCEM、 Generalized EM 若难以计算，则无法估计后验概率。变分 EM 是一种替代方案，它通过一个简单的分布替换后验概率。...实际上，VAE 可以看做对 EM 算法的扩展。图 2：变分自编码器 在训练编码器和解码器的过程中，我们从后验概率中采样隐变量 z。然而，在生成时，我们从先验概率中采样隐变量 z。

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生成模型架构大调查生成模型的不可能三角

因此，（6）的行为可以通过在编码后丢弃代码变量z2，并在解码前采样一个新的值z2 ~ N(0, 1)来使用我们的双射流复制。同样，通过在解码前设置z2 = 0，可以获得（3）中自动编码器的行为。...4.1 混合模型 编码器对应于后验 p(Z = k | X = x)，其中每个代码 k 的概率表示 x 在相应分量中的隶属度。...感知生成自编码器（Zhang等人，2020）添加损失项以在先验和诱导编码分布下强制自编码器自洽性。在收敛时，这意味着pE(Z) = p(Z)。...现在，Z空间中的重构损失确保pE(Z)收敛到GAN的先验p(Z)。后期策略建立在传统训练的自编码器之上，并为pE(Z)添加了一个独立的密度模型，然后定义p(Z) := pE(Z)。...虽然从原理上来说，使用现代自动微分库是很容易做到的，但对于低维和中等维度而言，在多个时期的每次训练迭代中重复计算在计算上是不可行的。当雅可比矩阵具有特殊结构时，可以大大减少这一工作量。

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Deep learning (2) -- RBM（受限玻尔兹曼机）

接上一篇Deep learning (1) -- 概述、分布式表示与思想九、Deep Learning的常用模型或者方法 9.1、AutoEncoder自动编码器 具体过程简单的说明如下： 1）...因为是无标签数据，所以误差的来源就是直接重构后与原输入相比得到。 2）通过编码器产生特征，然后训练下一层。...Denoising AutoEncoders降噪自动编码器：降噪自动编码器DA是在自动编码器的基础上，训练数据加入噪声，所以自动编码器必须学习去去除这种噪声而获得真正的没有被噪声污染过的输入。...在预训练后，DBN可以通过利用带标签数据用BP算法去对判别性能做调整。在这里，一个标签集将被附加到顶层（推广联想记忆），通过一个自下向上的，学习到的识别权值获得一个网络的分类面。...它通过在训练过程添加随机的污染并堆叠产生场泛化性能。训练单一的降噪自动编码器的过程和RBMs训练生成模型的过程一样。

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【论文解读】基于图的自监督学习联合嵌入预测架构

基于不变性的预训练方法优化编码器，为同一图像的两个或多个视图产生类似的嵌入，图像视图通常使用一组手工制作的数据增强来构建，如随机缩放、裁剪和颜色抖动，以及其他。...一个ViT由一堆Transformer层组成，每个Transformer层由一个自注意的操作和一个全连接的MLP组成。论文的编码器/预测器架构让人想起生成掩膜自动编码器（MAE）方法。...与流行的掩膜自动编码器（MAE）和data2vec 方法相比，它们在训练前也不依赖大量手工制作的数据增强，论文看到I-JEPA显著提高了线性探测性能，同时使用了更少的计算量。...在预训练后，论文冻结了上下文编码器和预测器的权值，并按照RCDM框架训练一个解码器，将预测器输出的平均池映射回像素空间。图6显示了各种随机种子的解码器输出。...论文表明，通过在表示空间中进行预测，I-JEPA比像素重建方法收敛速度更快，并学习高语义水平的表示。

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备战大型攻防演练，“3+1”一套搞定云上安全

知己知彼，百战不殆，企业需以全局视角掌握防守之道，提前构建完备的安全防护体系，从而系统、有效地保护云上资产。...基于此，腾讯云WAF构建了多维度的防护体系，帮助企业提升安全防护、行为管控、收敛暴露面等能力，保障重保时期多项业务及资产的安全。...针对重保时期的网络攻击防护，企业的工作重点可以放在三个方面：一是事前的资产梳理，风险收敛；二是事中的攻击检测，阻断行为；三是事后的溯源分析，还原现场。...重保结束后， B公司逐渐取消订阅了大部分重保安全产品，然而这一漏洞被黑客迅速应用到了日常的安全攻防当中，随后公司服务器就被植入了挖矿恶意软件，导致服务器资源被恶意占用，系统性能大幅下降。...所以网络安全挑战并非仅在重保时期出现，企业在重保之外也应始终关注公有云安全建设。

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SVT-AV1编码器概述

对于AV1的优点来说，首先是多维度的并行性，可以充分利用现有的计算资源。第二，是基于superblock的多通道分区决策，它可以高效收敛到最佳的分区。...Ben随后讨论了基于进程的并行性和基于段的并行性。在基于进程的并行性中，进程是软件编码器中的一个执行线程。编码器流水线涉及多个独立运行的进程，这些进程可以并行运行。...在输入图片后，首先生成分析数据，包括大部分运动估计数据。再通过利用模式决定的结果来使用规范编码工具对super block进行编码。在基于段的并行中，段是图片中连续的super block的集合。...多个分段可以由同一进程的多个实例或不同的编码器进程来处理。Ben随后以一个具体的例子来介绍了并行编码的机制。接下来，Ben介绍了如何降低编码器中复杂度的想法。...第二种方法是根据块内量化后非零系数的数量，如果这种系数的数量较少，则将使用相对简单的预测和编码工具与非方块分区。

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面部特征点定位概述及最近研究进展

这项技术的应用很广泛，比如自动人脸识别，表情识别以及人脸动画自动合成等。由于不同的姿态、表情、光照以及遮挡等因素的影响，准确地定位出各个关键特征点看似很困难。...简单的说，级联回归模型可以统一为以下框架：学习多个回归函数{f1 ,…, fn-1, fn}来逼近函数F： θ = F（I）= fn (fn-1 (…f1(θ0, I) ,I) , I) θi...在加州理工学院从事博士后研究的Piotr Dollár于2010年首次提出级联形状回归模型CascadedPose Regression（CPR），来预测物体的形状，该工作发表在国际计算机视觉与模式识别会议...该方法级联了多个栈式自编码器网络fi，每一个fi刻画从人脸表观到人脸形状的部分非线性映射。...该方法级联了3个局部栈式自编码网络{f2 , f3, f4}直到在训练集上收敛。每一个局部栈式自编码网络包含三个隐层，隐层节点数分别为1296,784,400。

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深度| 解密面部特征点检测的关键技术

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论视频与三维图形的融合

然后视频编码器可以利用点云几何和属性的时空相关性，最大限度地提高时间相干性和最小距离/角度失真。 3D到2D的映射保证了所有的输入点都被几何和属性图像捕获，这样就可以在不丢失的情况下重建它们。...如果将点云投射到立方体或球体的表面，则对象不保证无损重建，因为自动遮挡(在自动遮挡点未被捕获的情况下)可能产生严重的失真。...图4 3DoF编码器的工艺流程以下是编码器工作原理的例子(注意编码过程并不标准化): 从源视图中选择多个视图(可能是一个); 所选源视图称为基本视图，未选源视图称为附加视图; 通过将基本视图合成为附加视图...，对所有附加视图进行修剪，以消除非遮挡区域; 修剪后的附加视图中剩余的像素被分组到补补片中; 在一定的时间间隔内可以聚集斑块，增加斑块形状和位置的时间稳定性; 聚集补片被打包到一个或多个地图集（atlases...如何进一步收敛? 您可能会问:我理解PCC和3DoF+之间的区别，但是为什么一开始没有确定收敛性?答案取决于MPEG的性质。如果MPEG是一个研究中心，它本可以做到这一点。

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ICML 2023 Workshop | 使用量化整流器的神经图像压缩

深度学习与神经网络:浅谈人工神经网络跌宕起伏七十年

深度学习与神经网络:浅谈人工神经网络跌宕起伏七十年

详解自动编码器(AE)

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