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在终端下使用vim进行编辑时，默认情况下，编辑的界面上是没有显示行号、语法高亮度显示、智能缩进
Kingma, Diederik P., and Max Welling. “Auto-encoding variational bayes.” arXiv preprint arXiv:1312.6114 (2013).
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。
作者：叶虎 编辑：田旭 引言 自动编码器是一种无监督的神经网络模型，它可以学习到输入数据的隐含特征，这称为编码(coding)，同时用学习到的新特征可以重构出原始输入数据，称之为解码(decoding)。从直观上来看，自动编码器可以用于特征降维，类似主成分分析PCA，但是其相比PCA其性能更强，这是由于神经网络模型可以提取更有效的新特征。除了进行特征降维，自动编码器学习到的新特征可以送入有监督学习模型中，所以自动编码器可以起到特征提取器的作用。作为无监督学习模型，自动编码器还可以用于生成与训练样本不同的新数
机器学习中体现着各种工程和科学上的哲学思想，大的有集成学习，没有免费午餐，奥卡姆剃刀；小的有最大化类间差异、最小化类内差异。对于很多问题，存在着一类通行的解决思路，其中的一个典型代表就是“编码器-解码器”结构。这一看似简单的结构，背后蕴含的工程思想却非常值得我们学习和品味。
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。
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：
ChatGPT最强竞对Claude背后的公司Anthropic，利用字典学习成功将大约500个神经元分解成了约4000个可解释特征。
大模型都在想什么？OpenAI 找到了一种办法，能给 GPT-4 做「扫描」，告诉你 AI 的思路，而且还把这种方法开源了。
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 由于在图像生成效果上可以与GAN媲美，扩散模型最近成为了AI界关注的焦点。 谷歌、OpenAI过去一年都提出了自家的扩散模型，效果也都非常惊艳。 另一边，剑桥大学的学者David Krueger提出，自动编码器会不会卷土重来成为研究热潮。 就在最近，DeepMind的一位研究科学家Sander Dieleman基于以上两股热潮，提出了自己的观点： 扩散模型就是自动编码器啊！ 这一观点立刻引起了不少网友的注意，大家看了Sander的阐述，都觉得说得很
要说2021年OpenAI最热最有创意的产品，那么非Dall·E莫属了，这是一个可以从“AI设计师”，只要给它一段文字，就能按要求生成图像。但可惜的是Dall·E并不支持中文。
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。
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。
模型开发人员只能决定算法、数据，最后得到模型的输出结果，而中间部分——模型是怎么根据这些算法和数据输出结果，就成为了不可见的「黑箱」。
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。
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。
自动编码器(一下简称AE)属于生成模型的一种，目前主流的生成模型有AE及其变种和生成对抗网络（GANs）及其变种。随着深度学习的出现，AE可以通过网络层堆叠形成深度自动编码器来实现数据降维。通过编码过程减少隐藏层中的单元数量，可以以分层的方式实现降维，在更深的隐藏层中获得更高级的特征，从而在解码过程中更好的重建数据。
这是《机器学习-原理、算法与应用》这是机器学习与深度学习习题的第二部分，为《机器学习-原理，算法与应用》一书编写，二者配合使用。习题集的绝大部分题目都可以在此书中找到答案。同时也可以用作高校相关专业的机器学习，深度学习课程习题集。后续我们将给出最后一部分，以及整个习题集的完整答案。
为了确保人类不被AI杀死，在解密神经网络/Transfomer黑箱这一方面，OpenAI从未停下脚步。
Google最近正在研究一个新实验，让人工智能帮你画画，具体地说，是帮助你更快更准确地画画。该软件称为Sketch-RNN，是一个简单易用的网络应用程序。谷歌的想法很简单：先选择一个已经存在的对象，开始绘制，软件会尝试找到自动画好它的最佳方法。 进入此链接可运行sketch-rnn的演示demo： https://magenta.tensorflow.org/assets/sketch_rnn_demo/index.html 对于移动端用户的数据连接：此第一个演示的大小约为5 MB数据。 每次在演示中更改模
最近学完Python，写了几个爬虫练练手，网上的教程有很多，但是有的已经不能爬了，主要是网站经常改，可是爬虫还是有通用的思路的，即下载数据、解析数据、保存数据。下面一一来讲。
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。
近年来，研究人员一直在尝试开发自动复述的方法，复述就是对相同语义的不同表达，例如一句话，可以有一千种说法。这需要从文本中自动抽象语义内容。
自编码器（autoencoder）是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出。自编码器内部有一个隐藏层 h，可以产生编码（code）表示输入。该网络可以看作由两部分组成：一个由函数 h = f(x) 表示的编码器和一个生成重构的解码器 r = g(h)。我们不应该将自编码器设计成输入到输出完全相等。这通常需要向自编码器强加一些约束，使它只能近似地复制，并只能复制与训练数据相似的输入。
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。
原文：https://theaisummer.com/Deep-Learning-Algorithms/
在日常工作中，深度学习正在被积极地使用。与其他机器学习算法不同的是，深度网络最有用的特性是，随着它获得更多的数据，它们的性能就会有所提高。因此，如果能够获得更多的数据，则可以预见到性能的提高。 深度网络的优势之一就是机器翻译，甚至谷歌翻译现在也在使用它们。在机器翻译中，需要句子水平的并行数据来训练模型，也就是说，对于源语言中的每句话，都需要在目标语言中使用翻译的语言。不难想象为什么会出现这样的问题。因为我们很难获得大量的数据来进行一些语言的配对。 本文是如何构建的？ 这篇文章是基于“只使用语料库来进行无监督
1986 年Rumelhart 提出自动编码器的概念，并将其用于高维复杂数据处理，促进了神经网络的发展。自编码神经网络是一种无监督学习算法，它使用了反向传播算法，并让目标值等于输入值，比如y(i)=x(i) 。下图是一个自编码神经网络的示例。
在概率统计理论中，生成模型是指能够在给定某些隐含参数的条件下，随机设工程观测数据的模型，他给观测值和标测数据序列指定一个联合概率分布，在机器学习中，生成模型可以用用来直接对数据进行建模，如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样，也可以用来建立变量间的条件概率分布，条件概率分布可以由生成模型根据贝叶斯定理形成。
当然，你也可以不让它画猫，改成画狗。只要你设定了一个绘画的目标，之后随便画一笔，AI就能脑补出余下的画面。
转载自：http://blog.csdn.net/win_in_action/article/details/25333671
多模生物学、影像学和神经心理学标记物已经展示了区分阿尔茨海默病（AD）患者和认知正常的老年人的良好表现。然而，早期预测轻度认知功能障碍（MCI）患者何时和哪些会转变为AD痴呆仍然困难。通过模式分类研究表明，基于纵向数据的模式分类器比基于横截面数据的模式分类器具有更好的分类性能。研究人员开发了一个基于递归神经网络（RNN）的深度学习模型，以学习纵向数据的信息表示和时间动态。将个体受试者的纵向认知测量，与基线海马MRI相结合，建立AD痴呆进展的预后模型。大量MCI受试者的实验结果表明，深度学习模型可以从纵向数据中学习信息性测量，以描述MCI受试者发展为AD痴呆的过程，并且预测模型可以以高精度在早期预测AD进展。最近的研究表明，如果使用纵向而非横截面数据构建分类器，可以获得更好的性能
在这篇文章中，我们将看到如何使用自动编码器(一种特殊的人工神经网络)来匿名化数据。该方法所提取的数据的潜在表示可以在不影响原始数据性能的前提下用于下游的机器学习预测任务中。
前言 人工智能和机器学习技术的进步，使得制造商和广播公司能够开发和实现更加智能的工具和应用，以加速整个产品的生命周期。对广播公司而言，人工智能的吸引力在于其在利用机器来了解受众需求，管理数据，过滤特定主题的内容以及生产原创内容等方面表现出的高效性。本文将分生成视频，决定创意，简化编辑和优化存档四个方面介绍人工智能在媒体生产中的应用，重点是生成视频。 生成视频 视频摘要 好莱坞开始使用人工智能来简化预告片的生成方式。基本方法是利用人工智能识别影片中的关键情节点，并根据已经知道的预告片和观众对这些预告片的反应来
前两天，OpenAI的一群员工刚刚联名发表公开信，表示自主的AI系统正在失控，呼吁公众提高警惕。
【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
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。
GPT-SoVITS 是一个强大的少样本语音转换和文本到语音 WebUI。 该项目主要功能、关键特性、核心优势包括：
目前深度学习中的神经网络种类繁多，用途各异。由于这个分支在指数增长，跟踪神经网络的不同拓扑有助于更深刻的理解。本文将展示神经网络中最常用的拓扑结构，并简要介绍其应用。
为了帮助大家理清机器学习的知识脉络，建立整体的知识结构，2018年SIGAI推出过机器学习算法地图，纸质版和电子版的阅读量超过10万。两年之后，我们对算法地图进行了优化升级，使得它的结构更为合理清晰，内容更为简洁。下面先看算法地图2021版的整图
目前深度学习中的神经网络种类繁多，用途各异。由于这个分支在指数增长，跟踪神经网络的不同拓扑有助于更深刻的理解。在本文中，我们将展示神经网络中最常用的拓扑结构。
如今，使用具有数百个（甚至数千个）特征的数据集变得非常普遍。如果要素的数量变得与存储在数据集中的观测值的数量相似（甚至更大！），则很可能导致机器学习模型过度拟合。为了避免此类问题，有必要应用正则化或降维技术（特征提取）。在机器学习中，数据集的维数等于用来表示数据集的变量数。
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
深度学习是机器学习的子集，它基于人工神经网络。学习过程之所以是深度性的，是因为人工神经网络的结构由多个输入、输出和隐藏层构成。每个层包含的单元可将输入数据转换为信息，供下一层用于特定的预测任务。得益于这种结构，机器可以通过自身的数据处理进行学习。
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。
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。
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。
为了拆开大模型的「黑箱」，Anthropic可解释性团队发表了一篇论文，讲述了他们通过训练一个新的模型去理解一个简单的模型的方法。
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