У нас вы можете посмотреть бесплатно Что такое автоэнкодер? | Двухминутные доклады №86 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
Автоэнкодеры — это нейронные сети, способные создавать разреженные представления входных данных и, следовательно, используемые для сжатия изображений. Существуют автоэнкодеры с шумоподавлением, которые после обучения этим разреженным представлениям могут представлять зашумлённые изображения. Ещё лучше вариант, называемый вариационным автоэнкодером, который не только обучается этим разреженным представлениям, но и может рисовать новые изображения. Например, мы можем попросить его создать новые рукописные цифры, и можно ожидать, что результаты будут осмысленными! _____________________________ Статья «Автокодирование вариационного байесовского алгоритма» доступна здесь: http://arxiv.org/pdf/1312.6114.pdf Рекомендуем: Рекуррентная нейронная сеть пишет предложения об изображениях - • Recurrent Neural Network Writes Sentences ... Свёрточная нейронная сеть Андрея Карпати, которую можно обучить в браузере: http://cs.stanford.edu/people/karpath... Канал Sentdex на YouTube доступен здесь: / sentdex Публикация в блоге Франсуа Шолле об автокодировщиках: https://blog.keras.io/building-autoen... Подробнее Автокодировщики: https://probablydance.com/2016/04/30/... МЫ ХОТЕЛИ БЫ ПОБЛАГОДАРИТЬ НАШИХ ЩЕДРЫХ СТАТИСТОВ НА PATREON, КОТОРЫЕ СДЕЛАЛИ ВОЗМОЖНЫМИ ДВУХМИНУТНЫЕ СТАТЬИ: Дэвид Джениш, Сунил Ким, Джулиан Джозефс, Дэниел Джон Бентон, Дэйв Раштон-Смит, Бенджамин Канг. / twominutepapers Мы также благодарим Experiment за спонсорскую поддержку нашей серии. - https://experiment.com/ Подпишитесь, если хотите видеть больше подобных статей! - http://www.youtube.com/subscription_c... Музыка: Dat Groove от Audionautix распространяется по лицензии Creative Commons Attribution (https://creativecommons.org/licenses/...) Исполнитель: http://audionautix.com/ Источник фонового изображения миниатюры (мы отредактировали цвета и немного отредактировали): https://pixabay.com/hu/fizet-sz%C3%A1... Дизайн заставки/миниатюры: Фелисия Фехер - http://felicia.hu Ссылки Кароя Жолнаи-Фехера: Facebook → / twominutepapers Твиттер → / karoly_zsolnai Веб → https://cg.tuwien.ac.at/~zsolnai/