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

VAE Tacotron-2： 非官方实现 仓库结构： Tacotron-2 ├── datasets ├── LJSpeech-1.1 (0) │   └── wavs ├── logs-Tacotron (2) │   ├── mel-spectrograms │   ├── plots │   ├── pretrained │   └── wavs ├── papers ├── tacotron │   ├── models │   └── utils ├── tacotron_output (3) │   ├── eval │   ├── gta │   ├── logs-eval │   │   ├── plots │   │   └── wavs │   └── natural └── training_data (1)    ├── audio    └── mels

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.

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