TensorFlow中的深度学习模型 该存储库包含使用实现几种深度学习模型的jupyter笔记本。 每个笔记本均包含有关每种型号的详细说明，希望可以简化所有步骤。 笔记本在Python 3.6，Tensorflow 1.8中运行 楷模：

# Pytorch实现VAE变分自动编码器生成MNIST手写数字图像 1. VAE模型的Pytorch源码，训练后其解码器就是生成模型； 2. 在MNIST数据集上训练了50个epochs，训练过程的生成效果放在result文件夹下，训练后的模型保存为model.pth，可用于生成新的手写数字图像； 3. 训练代码会自动下载MNIST数据集，运行代码即可自行训练。

在化工原料、服装、食品原料等的出货检验中，需要检测正常产品的缺陷和杂质。 在以下链接中，我分享了使用 CAE 检测和定位异常的代码，仅使用图像进行训练。 在此演示中，您可以学习如何将变分自动编码器 (VAE) 而非 CAE 应用于此任务。 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。 [日本人]以下链接介绍了仅使用正常图像训练 CAE 模型的代码，可以使用深度学习检测和定位与正常图像混合的异常。此演示将向您展示如何应用变分自动编码器。 VAE 使用潜在变量的概率分布和来自该分布的样本来生成新数据。 ■ 使用深度学习 (CAE) 进行异常检测和定位https://jp.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/72444-anomaly-detection-and-localization-using-deep-learn

矢量量化变分自编码器 这是矢量量化变分自动编码器（ ）的PyTorch实现。 您可以找到作者的带有。 安装依赖项 要安装依赖项，请使用Python 3创建一个conda或虚拟环境，然后运行pip install -r requirements.txt 。 运行VQ VAE 要运行VQ-VAE，只需运行python3 main.py 如果要保存模型，请确保包括-save标志。 您也可以在命令行中添加参数。 默认值指定如下： parser . add_argument ( "--batch_size" , type = int , default = 32 ) parser . add_argument ( "--n_updates" , type = int , default = 5000 ) parser . add_argument ( "--n_hiddens" , type

量子自动编码器：经典量子（变分）自动编码器的实现

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

变压器CVAE 该存储库包含纸质源代码： @article{fang2021transformer, title={Transformer-based Conditional Variational Autoencoder for Controllable Story Generation}, author={Fang, Le and Zeng, Tao and Liu, Chaochun and Bo, Liefeng and Dong, Wen and Chen, Changyou}, journal={arXiv preprint arXiv:2101.00828}, year={2021} } 获取源数据（ ， ， ， ）。 数据预处理（数据/）。 训练（从并行性和精度的几种不同实现中选择：train.py，train_dist.py，train_

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”。

va 结点树变分自动编码器实现尝试 回购现在处于存档模式原始文件的工作源 我的叉子具有python3兼容性和一些性能改进

[英语] 这个例子展示了如何在 MATLAB 中创建一个条件变分自动编码器 (VAE) 来生成数字图像。VAE 生成具有 MNIST 数据集样式的手绘数字。与变分自动编码器 (VAE) 不同的是，条件 VAE 可以输入要生成的类标签，可以合成更清晰的图像。条件GAN（生成对抗网络）也是合成图像的变量。来自VAE的合成图像往往会模糊，因为此类图像的损失值变低。使用GANs ，问题可能会得到解决。 https://jp.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/74921-conditional-gan-generative-adversarial-network-with-mnist [日本人]这个演示实现了一个条件变分自动编码器。与普通变分自编码器的不同之处在于，您可以指定要生成的图像的标签。这将允许您生成更清晰的图像。 由于VAE的机制，当生成的