获取数据集 在此处下载预处理数据 训练与测试 使用scripts/VAE_train.sh和scripts/VAE_test.sh 。 确保在项目根目录下启动脚本。

当音乐遇上AI | | TF的官方实施文件：“样式条件音乐生成” ICME 2020（口头） 2020年3月18日发行。 描述 这是与音乐系（马来亚大学）合作的作品。 它对“变奏自动编码器”（VAE）的原始公式进行了改进，使用户可以调节由模型生成的音乐的创作风格。 在我们的实验中，我们在巴赫合唱（JSB）和西方民间音乐（NMD）上训练了我们的模型。 在生成时，用户可以指定模型来生成巴赫或民乐风格的音乐。 实验中使用的数据集可以从 ， 和下载。 好奇我们的模型产生的音乐听起来如何？ 随时访问并留下您的反馈。 依存关系 的Python 3.6.8 张量流（gpu）1.15.0 张量流概率0.8.0 漂亮的midi 0.2.8 在Ubuntu 16.04上测试。 运行代码 设置 检查数据集文件夹中的dataset.py ，并为MIDI文件放入正确的文件夹路径。 根据需要更改火车/

GAN-VAE 分别为CIFAR-10和MNIST任务实施GAN和VAE

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.

β-VAE 下面两篇论文的Pytorch复制： 依赖关系 python 3.6.4 pytorch 0.3.1.post2 visdom 数据集 用法 初始化visdom python -m visdom.server 您可以通过以下方式重现结果 sh run_celeba_H_beta10_z10.sh sh run_celeba_H_beta10_z32.sh sh run_3dchairs_H_beta4_z10.sh sh run_3dchairs_H_beta4_z16.sh sh run_dsprites_B_gamma100_z10.sh 或者您可以通过手动设置参数来运行您自己的实验。 对于客观和模型参数，您有两个选项 H 和 B 表示 Higgins 等人提出的方法。 和 Burgess 等人，分别。 参数--C_max和--C_stop_iter应该在--obj

这个实现的目标数据集是MNIST，通过VAE生成，可以给初学者一个直观的有趣的尝试

对变分自编码的原理结构有详细的介绍，有助于初学者更好的理解

简单的VAE模型，方便大家入门

PyTorch VAE 在pytorch中实现的变体自动编码器（VAE）的集合，着重于可重复性。 该项目的目的是为其中许多很酷的VAE模型提供一个快速简单的工作示例。 所有模型都在上进行了训练，以一致性和比较性。 所有模型的架构在相同的层上都保持尽可能相似，除非原始论文需要根本不同的架构（例如，VQ VAE使用残差层，不使用批处理规范，这与其他模型不同）。 这是每个模型的。 要求 Python> = 3.5 PyTorch> = 1.3 Pytorch Lightning> = 0.6.0（ ） 启用CUDA的计算设备 安装 $ git clone https://github.co