vq-vae-2-pytorch在PyTorch中使用VQ-VAE-2生成各种高保真图像的实现必需的Python> = 3.6 PyTorch> = 1.1 lmdb（用于存储提取的代码）VQ-VAE pretra vq-vae-2的检查点-pytorch在PyTorch更新2020-06-01中使用VQ-VAE-2生成各种高保真图像的实现现在支持分布式训练。train_vqvae.py和vqvae.py现在支持分布式训练。 您可以对train_vqvae.py使用--n_gpu [NUM_GPUS]个参数在训练期间使用[NUM_GPUS]。 必需的Python> = 3.6 PyTorch> = 1.1 lmdb（用于存储提取的代码）在FFHQ上预先训练的VQ-VAE的检查点用法当前支持256px（顶部/底部优先级）Stage 1（VQ-VAE）python train_v

颜色分类leetcode 时间序列聚类 时间序列聚类是一项无监督学习任务，旨在将未标记的时间序列对象划分为同质的组/集群。 与其他集群中的时间序列相比，同一集群中的时间序列彼此更相似 该算法能够： 识别跨序列的联合动态 消除序列间的滞后（时移）（通常称为滞后不变性） 生成可解释的特征。 一般来说，时间序列聚类算法有两种类型： 基于特征- 使用特征提取转换原始数据，在生成的特征之上运行聚类 基于原始数据- 直接应用于时间序列向量，无需任何空间变换 变分循环自动编码器 (VRAE) VRAE 是一种基于特征的时间序列聚类算法，因为基于原始数据的方法受到维数灾难的影响，并且对嘈杂的输入数据很敏感。 中间的瓶颈层将作为整个输入时间序列的特征表示。 建筑学 网络 从这里开始，RNN 指的是循环神经网络架构，即 LSTM/GRU 块。 我们的模型主要由四个块组成 编码器：输入向量序列被馈送到 RNN，最后一个隐藏层h_end从 RNN 中提取并传递到下一层 编码器到潜在层： h_end通过使用线性层映射到均值和标准差 给定均值和标准差。 偏差，在训练期间执行重新参数化。 这实质上意味着从由其均值和

这是用于语音转换的VQ-VAE模型的实现。 到目前为止，结果还不如DeepMind令人印象深刻（您可以找到其结果）。 我的估计是语音质量为2-3，清晰度为3-4（按5阶平均意见得分）。 欢迎捐款。 当前结果 音频样本 经过50万步训练（约2天）后的结果： 来源1： （我们消息感到鼓舞） 目标1： 资料来源2： （谁是神秘议员？） 目标2： 资料来源3： （在阿伯丁亚历克斯·弗格森（Alex Ferguson）的下，这是可以做到的。 目标3： 资料来源4： （那是一个艰辛的时刻。） 目标4： 笔记： 格式：[发言人] _ [句子] 作者没有在上指定目标演讲者。 演讲者空间 VQ-VAE学习的扬声器空间的PCA-2D（Tensorboard屏幕截图）。 请注意，性别是自然分开的，如Deep Voice 2的图4所示。 有趣的是， p280的性别未在VCTK发布的Spea

2022-2028全球与中国可再分散性乳胶粉（VAE）市场现状及未来发展趋势

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GTEx数据集（V8）的条件变量自动编码器 该项目旨在使用生成模型生成合成基因表达数据。 我们首先研究数据的3D表示形式以及可能要依据的变量，以便有效地分离分布。 当前模型以组织为条件。 组织着色的GTEx数据集（1000个随机基因）的3D表示形式（UMAP，TSNE，PCA）： CVAE当前的重建质量，取决于组织。 基于： 对VAE方差损失论文： ， ， 项目进度： 基准模型创建 评估潜在空间中的均值，绝对差和分组的函数 模型调整 潜在空间大小 批次大小，学习率（应尽早确定时期数） 附加致密层的数量，每个附加层中神经元的数量 有条件的VAE模型（条件之一：组织或年龄） b-VAE模型（损失函数中的MSE / KL散度权重） 相关的VAE（ ） torch_model.py神经网络的层和属性 gtex_loder.py加载基因表达数据集 torch_train

pytorch-GAN 我的项目： 原始代码地址 项目进度 它适用于cifar10。 可以通过电子邮件获取详细信息。 mnist的结果 可以使用以下命令重现以下结果： python main.py --dataset mnist --gan_type --epoch 40 --batch_size 64 固定代 所有结果都是从固定噪声矢量生成的。 名称 纪元1 时代20 时代40 GIF 甘 CGAN VAE CVAE 威根 LSGAN 依宾 ACGAN infoGAN 萨根 用于标签的GAN 名称 纪元1 时代20 时代40 GIF CGAN CVAE ACGAN infoGAN 损失图 名称 失利 甘 CGAN VAE CVAE 威根 LSGAN 依宾 ACGAN infoGAN 萨根 资料

变分自动编码和对抗生成网络在深度学习领域取得广泛的影响力，其背后思想和方法技巧可以在wake-sleep框架下进行统一和相互改进。本来希望能够这方面的工作做个总结，但是发现这是一个大的topic，涉及的文献源远流长，很难把握其中的要义，只要做成一个部分的ppt，需要继续努力完整这个讨论！

获取数据集 在此处下载预处理数据 训练与测试 使用scripts/VAE_train.sh和scripts/VAE_test.sh 。 确保在项目根目录下启动脚本。

当音乐遇上AI | | TF的官方实施文件：“样式条件音乐生成” ICME 2020（口头） 2020年3月18日发行。 描述 这是与音乐系（马来亚大学）合作的作品。 它对“变奏自动编码器”（VAE）的原始公式进行了改进，使用户可以调节由模型生成的音乐的创作风格。 在我们的实验中，我们在巴赫合唱（JSB）和西方民间音乐（NMD）上训练了我们的模型。 在生成时，用户可以指定模型来生成巴赫或民乐风格的音乐。 实验中使用的数据集可以从 ， 和下载。 好奇我们的模型产生的音乐听起来如何？ 随时访问并留下您的反馈。 依存关系 的Python 3.6.8 张量流（gpu）1.15.0 张量流概率0.8.0 漂亮的midi 0.2.8 在Ubuntu 16.04上测试。 运行代码 设置 检查数据集文件夹中的dataset.py ，并为MIDI文件放入正确的文件夹路径。 根据需要更改火车/