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：2024-06-01 08:39:45
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)