解开变分自编码器 PyTorch 实现的论文 团队成员： 安德烈亚斯·斯帕诺普洛斯 ( ) Demetrios Konstantinidis ( ) 存储库结构 目录包含我们迄今为止创建的模型。 一路上还会有更多。 python脚本是主要的可执行文件。 目录包含可用于训练和测试的 colab notebook。 在目录中有一个 ，其中详细解释了变分自动编码器的基本数学概念。 在目录中有一些配置文件可用于创建模型。 在目录中有我们通过使用各种配置运行模型得到的结果。 楷模 目前支持两种模型，一个简单的变分自动编码器和一个解开版本 (beta-VAE)。 模型实现可以在目录中找到。 这些模型是使用PyTorch Lightning开发的。 变分自编码器 变分自编码器是一个生成模型。 它的目标是学习数据集的分布，然后从相同的分布中生成新的（看不见的）数据点。 在下图中，我们可

自动编码器是一种数据的压缩算法，其中数据的压缩和解压缩函数是数据相关的、有损的、从样本中自动学习的。在大部分提到自动编码器的场合，压缩和解压缩的函数是通过神经网络实现的。

基于深度学习的生物信息学聚类方法 ”期刊的“”中发表的论文“基于深度学习的生物信息学聚类方法”的代码和补充材料。 此仓库将定期更新。 特别是，将添加更完整的Jupyter笔记本。 在本文中，我们回顾了基于深度学习的聚类分析方法，包括网络训练，表示学习，参数优化和制定聚类质量指标。 我们还讨论了在不同的场景（例如生物成像，基因表达聚类）中，基于不同的自动编码器体系结构（例如，香草，变异，LSTM和卷积）的表示学习如何比基于ML的方法（例如，PCA）更有效。 ，以及将生物医学文本聚类。 基于深度学习的无监督/聚类方法，链接到论文和代码 我们提供了基于深度学习的无监督/聚类方法，论文链接和代码的列表。 此外，还将列出提出新方法和论文的文章。 敬请期待！ 标题 文章 会议/期刊 代码 卷积自动编码器（DCEC）的深度聚类 ICONIP'2017 用于一致性培训（UDA）的无监督数据增强 Arx

可变自动编码器 文章中的器模型的实现。 模型在MNIST数据上进行了测试。 生成数字的示例 要求 张量流> 2 麻木 matplotlib

matlab代码影响基于自动编码器的单图像超分辨率 介绍 单图像超分辨率（SISR）是计算机视觉中的不适定问题，并且在视频编码的背景下显示出其潜力。 自从SRCNN [1]模型首次提出以来，训练基于深度学习的模型来执行超分辨率已成为该领域的当前研究重点。 基于深度学习的超分辨率的当前流程如图1所示。首先使用双三次/ SHVC方法将原始图像降采样为低分辨率图像，然后通过插值方法将低分辨率图像放大。 插值图像用于深度学习模型的训练和测试。 图1：当前基于深度学习的SISR模型的一般结构。 在该项目中，发现不同的下采样方法对基于深度学习的SISR模型的训练和性能有深远的影响。 使用几乎没有别名的下采样和内插方法进行训练对网络恢复高一半频率的信息没有帮助。 基于这些结论，设计了一种可以同时学习下采样和上采样操作的自动编码器模型，希望该自动编码器模型可以学习适当的下采样方法，以便在上半频率范围内获得更多信息。可以恢复的。 测试结果表明，与VDSR [2]模型相比，该自动编码器模型可以实现更高的PSNR值。 自动编码器模型的结构如图2所示。图2：基于自动编码器的SISR模型的结构。 表1给出了测试

斯坦福大学机器学习课程，exercise代码。经验证，没错误。

AutoEncoder是一个自动编码器，它是通过重建输入的神经网络训练过程，它的隐藏成层的向量具有降维的作用。它的特点是编码器会创建一个隐藏层（或多个隐藏层）包含了输入数据含义的低维向量。

混合自动编码器模型 这是D.Zhang的本文混合自动编码器中描述的模型的实现。 用法 python3 src/main.py --input-train tests/clusters_norm_10_train.mat --training-steps 100 --classifier-topology 64 32 16 --num-clusters 3 --autoencoder-topology 64 32 16 8 --input-dim 8 --input-predict tests/clusters_norm_10_test_1.mat --output results.mat --autoencoders-activation tanh tanh tanh tanh usage: Mixture Autoencoder model [-h] [--input-train IN

【机器学习基础】无监督学习（3）——AutoEncoder.doc

最先提出深度学习算法hinton的自动编码器AutoEncoder