【文件属性】:
文件名称:Simple-Variational-Autoencoder:一个完全用NumpyCupy编写的VAE
文件大小:9.45MB
文件格式:ZIP
更新时间:2021-05-12 14:53:05
machine-learning generative-model variational-autoencoder Python
NumPy中的变体自动编码器
这是完全用Numpy(和Cupy)编写的简单VAE的完整实现。 该代码在CPU上运行非常慢,因此建议在Cupy中使用GPU。
原始论文:,Diederik P Kingma,Max Welling
使用了预处理代码,并受到的Vanilla GAN的启发。
实施细节
学习MNIST数据集
Xavier初始化
亚当优化器
要求
脾气暴躁的
PIL(可视化结果)
丘比(可选)
网络
结果
作者
【文件预览】:
Simple-Variational-Autoencoder-master
----vae.py(12KB)
----images()
--------iteration_030.jpg(11KB)
--------NNLayers.png(47KB)
----data()
--------train-images-idx3-ubyte(44.86MB)
--------train-labels-idx1-ubyte(59KB)
----.DS_Store(8KB)
----utils_vae.py(3KB)
----README.md(728B)
----.gitattributes(66B)