У нас вы можете посмотреть бесплатно Variational AutoEncoders (VAE) Implementation или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Code: https://github.com/priyammaz/PyTorch-... Today we will implement the Variational AutoEncoder! Previously we derived the loss function for the VAE here • Mathing the Variational AutoEncoder: Deriv... This is pretty similar to the basic AutoEncoder, just some new tricks to get it all to work! I think VAEs are some of the coolest things about Neural Networks, but they have some challenges and limitations that I want to explore today! Timestamps: 00:00:00 Introduction 00:01:00 AutoEncoders vs Variational AutoEncoders 00:02:45 How do VAEs map to Gaussian? 00:09:15 Reparamaterization Trick 00:29:30 LogVariance 00:31:16 Linear VAE 00:45:20 Writing the VAE Loss Function 00:58:20 Training a VAE 01:00:40 Comparing KL Weights 01:02:15 Generating New Samples 01:10:54 Convolutional VAE 01:26:44 ConvVAE Results 01:31:45 Perceptual Loss Functions 01:33:33 Recap Socials! X / data_adventurer Instagram / nixielights Linkedin / priyammaz Discord / discord 🚀 Github: https://github.com/priyammaz 🌐 Website: https://www.priyammazumdar.com/