经典算法——变分模态分解，Variational Mode Decomposition，可用于故障诊断和语音处理，能够自适应地经信号分解为一系列的子信号。

张量流和pytorch中的变体自动编码器 TensorFlow和PyTorch中可变自动编码器的参考实现。 我建议使用PyTorch版本。 它包括一个更具表达性的变分族的例子，。 变分推断用于使模型适合二值化MNIST手写数字图像。 推理网络（编码器）用于分摊推理并在数据点之间共享参数。 可能性通过生成网络（解码器）进行参数化。 博客文章： ： 具有重要性采样的示例输出，用于估计Hugo Larochelle的Binary MNIST数据集上的边际可能性。 测试集为-97.10边缘可能性。 $ python train_variational_autoencoder_pytor

老大中的，很经典。很适合初学者学习，这门课就是要多看，反复看收获才大，所以更要是经典

针对雷达辐射源个体识别中特征提取困难和低信噪比下识别率低的问题，从图像角度出发提出了一种基于变分自编码器的雷达辐射源个体识别算法。基于信号时频分析，利用变分自编码器(variational auto-encoder, VAE )提取时频图像的深层特征，并采用核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)获取特征中的主成分，最后将特征送入支持向量机进行分类识别。仿真结果表明：文中所提算法在识别效率和抗噪声性能等方面均优于其他传统算法。当信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)为0 dB时针对6个辐射源进行识别，可获得93%以上的识别率。该算法特征提取简单、系统实时性高，具有较高的工程应用价值。

老大中版本变分法基础(第2版)

tensorflow-mnist-VAE, MNIST变分自动编码器的Tensorflow实现 用于MNIST的变分本文介绍了一种用于 MNIST descripbed的变分自动编码器( VAE )的实现方法：基于等的自动编码变分贝叶斯。结果复制训练良好的VAE必须能够复制输入图像。图 5显示了不同dimensiona

非常全面的split Bregman算法学习指南，除了包含split Bregman算法的实现代码，还包括讲解算法最基本的原理，以及两篇有关split Bregman算法的硕博士论文，对于快速手上很有帮助。代码的实现包括matlab和c

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变分法 吴迪光编 / 高等教育出版社 / 1987 / 一版一印 / 平装 / 32开 吴迪光，男，1930年6月生，湖南汨罗人。浙江大学应用数学系教授，国务院特殊津贴获得者。1957年毕业于武汉大学数学系，分配到浙江大学任教。1958年参加中国科学院举办的偏微分方程讨论班，1963年共同组织并参加非线性算子变分方法讨论班。曾任浙江大学教学委员会委员、浙江大学教学督导组成员兼组长。他先后为大学生开设高等数学、数学分析、线性代数、数学物理方程和为研究生开设变分法、数学思想史等课程。

＃VI-Solver Python中的变分不等式求解器 顾名思义，##描述VI-Solver是一个可用于解决变分不等式问题VI（F，K）的程序包，其定义为：找到x *使得对于K中的所有x >>0。此程序包当前专注于贪心（局部搜索，梯度方法等）方法，其形式为x_k + 1 = x_k + alpha * G（x_k），其中G（x）以某种方式捕获F（x）的信息。 ## Requirements此软件包需要python（2.7或更高版本）和numpy（1.9.1或更高版本）。 都没有吗？ 有Mac吗？ 读 ## Demos软件包中包含一些演示（请参阅下一节中有关域的说明）。 Demo_BloodBank.py Demo_DangLan.py Demo_Rosenbrock.py 要在克隆此存储库后运行其中一个演示，请打开命令行界面（在Mac上为Termina