GAN-VAE 分别为CIFAR-10和MNIST任务实施GAN和VAE

变分自编码器 (VAE) + 迁移学习 (ResNet + VAE) 该存储库在 PyTorch 中实现了 VAE，使用预训练的 ResNet 模型作为其编码器，使用转置卷积网络作为解码器。 数据集 1. MNIST 数据库包含 60,000 张训练图像和 10,000 张测试图像。 每个图像均保存为28x28矩阵。 2. CIFAR10 数据集包含10个类别的60000个32x32彩色图像，每个类别6000个图像。 3. Olivetti 人脸数据集 脸数据集由 40 个不同主题的 10 张 64x64 图像组成。 模型 模型包含一对编码器和解码器。 编码器 将 2D 图像x压缩为较低维度空间中的向量z ，该空间通常称为潜在空间，而解码器 接收潜在空间中的向量，并在与编码器输入相同的空间中输出对象。 训练目标是让encoder和decoder的组合“尽可能接近identity”。

瑕疵检测代码-matlab 使用可变自动编码器-VAE进行异常检测 在化学材料，衣物和食品材料等的运输检查中，有必要检测正常产品中的缺陷和杂质。 在以下链接中，我共享了仅使用图像进行训练的，使用CAE来检测和定位异常的代码。 在此演示中，您可以学习如何将变式自动编码器（VAE）应用于此任务而不是CAE。 VAE使用潜在空间上的概率分布，并从该分布中采样以生成新​​数据。 要求 MATLAB版本应为R2019b及更高版本 用法 EN_VAE_Anomalydetection.mlx ・显示如何用英语训练VAE模型的示例 JP_VAE_Anomalydetection.mlx ・显示如何用日语训练VAE模型的示例 参考 自动编码变数贝叶斯[2013] Diederik P Kingma，Max Welling 版权所有2019-2020 The MathWorks，Inc.

β-VAE 下面两篇论文的Pytorch复制： 依赖关系 python 3.6.4 pytorch 0.3.1.post2 visdom 数据集 用法 初始化visdom python -m visdom.server 您可以通过以下方式重现结果 sh run_celeba_H_beta10_z10.sh sh run_celeba_H_beta10_z32.sh sh run_3dchairs_H_beta4_z10.sh sh run_3dchairs_H_beta4_z16.sh sh run_dsprites_B_gamma100_z10.sh 或者您可以通过手动设置参数来运行您自己的实验。 对于客观和模型参数，您有两个选项 H 和 B 表示 Higgins 等人提出的方法。 和 Burgess 等人，分别。 参数--C_max和--C_stop_iter应该在--obj

这个实现的目标数据集是MNIST，通过VAE生成，可以给初学者一个直观的有趣的尝试

对变分自编码的原理结构有详细的介绍，有助于初学者更好的理解

简单的VAE模型，方便大家入门

PyTorch VAE 在pytorch中实现的变体自动编码器（VAE）的集合，着重于可重复性。 该项目的目的是为其中许多很酷的VAE模型提供一个快速简单的工作示例。 所有模型都在上进行了训练，以一致性和比较性。 所有模型的架构在相同的层上都保持尽可能相似，除非原始论文需要根本不同的架构（例如，VQ VAE使用残差层，不使用批处理规范，这与其他模型不同）。 这是每个模型的。 要求 Python> = 3.5 PyTorch> = 1.3 Pytorch Lightning> = 0.6.0（ ） 启用CUDA的计算设备 安装 $ git clone https://github.co

MNIST / CIFAR10的预训练GAN，VAE +分类器 在pytorch中使用GAN / VAE建模的简单起点。 包括模型类定义+培训脚本 包括笔记本电脑，其中显示了如何加载预训练的网络/如何使用它们 用pytorch 1.0+测试 生成与数据集图像大小相同的图像 mnist 使用基于的体系结构生成MNIST数据集（28x28）大小的图像。 训练了100个纪元。 重量。 数据样本 dcgan样本 样品 为了与不那么复杂的体系结构进行比较，我还在文件夹中包含了一个预训练的非卷积GAN，它基于代码（训练了300个纪元）。 我还基于在文件夹中包含了经过预训练的LeNet分类器，该分类器可实现99％的测试准确性。 cifar10 cifar10 gan来自pytorch示例回购，并实现了DCGAN论文。 它只需要很小的改动就可以生成大小为cifar10数据集（32x32x3）的

变种火炬自动编码器 Pytorch中针对MNIST数据集的VAE实现 嘿大家！ 在这里，我将展示我创建VAE来复制MNIST数据集的项目的所有代码 目录 基本信息 该项目的灵感来自Sovit Ranjan Rath的文章 技术领域 使用以下项目创建项目： Python版本：3.8.5 Pytorch版本：1.8.0 脾气暴躁：1.19.2