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

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

CVAE-GAN-ZOOS-PyTorch-初学者 首先先感谢给小透明点赞的几个朋友。 中文讲解： 如果你是第一次接触AE自编码器和GAN生成对抗网络，那这将会是一个非常有用且效率的学习资源。所有的内容使用PyTorch编写，编写格式清晰，非常适合PyTorch新手作为学习资源。本项目的所有模型当前都是基于MNIST数据库进行图片生成。MNIST数据集是一个比较小，一个光CPU可以运行起来的小数据库。新人友好数据库。 本项目包含以下模型：AE（自编码器），DAE（降噪自编码器），VAE（变分自编码器），GAN（对抗生成网络），CGAN（条件对抗生成网络），DCGAN（深度）卷积对抗生成网络），WGAN（Wasserstain对抗生成网络），WGAN-GP（基于渐变惩罚的WGAN），VAE-GAN（变分自编码对抗生成网络），CVAE-GAN（条件变分自编码对抗生成）网络）PS：部分英文翻译的

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

MovieLens1M基于深度学习的电影推荐系统 使用MovieLens1M数据集（数据可以从下载），实现自动编码器（AE），可变自动编码器（VAE），BERT提取电影名特征3种方法，对评分矩阵进行耦合，继而对用户做出推荐。 代码建议在Google Colab环境下运行，代码中的目录请根据自己的实际目录进行修改。 本代码主目录和子目录如下： / content / drive / Movie_lens / --------- ml-1m（包含数据集的文件夹） ---------自动编码器.ipynb ---------基于BERT的recommender.ipynb 1个型号： 1.1自动编码器 1.2可变自动编码器 1.3基于BERT 2实验结果： 2.1自动编码器的训练损失和验证损失的MSE 2.2变分自动编码器的训练损失和验证损失的MSE 2.3基于BERT的训练损失和测试损失的M

银河系 E. Danilov的VAE在HST星系上的JAX实现。

AutoEncoder是深度学习的另外一个重要内容，并且非常有意思，神经网络通过大量数据集，进行end-to-end的训练，不断提高其准确率，而AutoEncoder通过设计encode和decode过程使输入和输出越来越接近，是一种无监督学习过程。