TensorFlow 2.0中的自动编码器 以下自动编码器的实现； 香草自动编码器（AE） 去噪自动编码器 备用自动编码器（进行中） 压缩式自动编码器（进行中） 可变自动编码器（VAE） 条件变分自动编码器（CVAE） 节拍变奏自编码器（beta-VAE）（进行中） 如何运行： 运行python3 main.py --ae_type AE 我们可以传递的参数： ae_type：自动编码器的类型-AE，DAE，VAE，CVAE，BetaVAE latent_dim：潜在维度的度数-2、3等。 num_epochs：训练纪元数-100等 learning_rate：培训期间的学习率-1e-4 batch_size：批量大小-1000

tensorflow_stacked_denoising_autoencoder 0.安装环境 要运行脚本，至少应满足以下必需的软件包： 的Python 3.5.2 Tensorflow 1.6.0 NumPy 1.14.1 您可以使用Anaconda安装这些必需的软件包。 对于tensorflow，请使用以下命令在Windows下快速安装： pip install tensorflow 1.内容 在这个项目中，有各种自动编码器的实现。 python的基本类是library / Autoencoder.py，您可以在自动编码器的构造函数中将“ ae_para”的值设置为指定相应的自动编码器。 ae_para [0]：自动编码器输入的损坏级别。 如果ae_para [0]> 0，则为降噪自动编码器； aw_para [1]：稀疏正则化的系数。 如果ae_para [1]> 0，

堆叠式自动编码器和基于极限学习机的电力负荷预测混合模型

基于堆叠稀疏自动编码器的数字调制自动识别

PSO for training a regular Autoencoder，PSO在常规自动编码器训练中的应用，我们使用粒子群优化（PSO）来训练自动编码器。包括matlab完整代码。

生成式对抗网络（GAN,generative adversarial network）对生成式模型的发展具有深远意义，自提出后立刻受到人工智能学术界和工业界的广泛研究与高度关注，随着深度学习的技术发展，生成式对抗模型在理论和应用上得到不断推进。首先，阐述生成对抗模型的研究背景与意义，然后，详细论述生成式对抗网络在建模、架构、训练和性能评估方面的研究进展及其具体应用现状，最后，进行分析与总结，指出生成式对抗网络研究中亟待解决的问题以及未来的研究方向。

多自动编码器文本分类模型设计，苏峰，王旭，在文本挖掘研究中，通常采用向量空间模型。然而,向量空间模型带来的高维稀疏矩阵运算是影响文本分类准确率的重要因素之一。近年��

VAE（Variational Auto Encodes）自动编码器是无监督学习的一种。

Time_Series_Anomaly_Detection：使用带有LSTM单元和自动编码器的RNN检测时间序列中异常数据点的案例研究

有监督的自动编码器MLP 在金融ML竞赛中使用的有监督自动编码器MLP模型的Pytorch实现。 想法是，将训练AE以生成数据集的降维（编码器输出）表示，然后在编码器输出和原始输入的级联中训练MLP。 损失函数可以在任务中进行修改（例如，BCE用于分类，MSE用于回归等）。 可能需要修改输出激活功能（例如，从ReLU到Sigmoid，进行二元交易分类）。 一些代码从我的Resnet存储库中回收（例如GaussNoise层，提早停止，清除了K折）。 基于： :