一、背景 官方提供的spring boot starter的配置项，我们用IDE配置的时候一般都有自动提示的，如下图所示 而我们自己自定义的配置却没有，对开发非常不友好容易打错配置，那这个是怎样实现的呢...二、提示原理 IDE是通过读取配置信息的元数据而实现自动提示的，而元数据在目录META-INF中的spring-configuration-metadata.json 或者 additional-spring-configuration-metadata.json...三、实现自动提示 以我这个自己开发的starter中的自定义配置文件为例，如果自己手动创建这些元数据的话工作量比较大，使用IDEA的话有自动生成功能 3.1....引入依赖spring-boot-configuration-processor 在zlt-swagger2-spring-boot-starter工程中添加以下jar包 ...重新编译项目 项目在重新编译后就会自动生成spring-configuration-metadata.json文件 四、测试 自定义的swagger配置已经能自动提示了 参考资料 https:/
联合嵌入方法可以避免表征崩溃 同时，通过在高度抽象的水平上预测表征，而不是直接预测像素值，JEPA有望能够直接学习有用的表征，同时避免生成方法的局限性，正是基于这个原因，最近才产生了如此多令人兴奋的大语言模型...(b) 生成式架构会学习直接从兼容的信号x重建信号y，使用以附加变量z（可能是潜变量）为条件的解码器网络，以促进重建。...此外，在ImageNet-1K线性探测和半监督评估中，I-JEPA的表现也优于像素重建和token重建方法。...但我就是很好奇，为什么我们不进一步研究多模态（如ImageBind，而不仅仅是文本-图像对），并且用像编码器这样的感知器来代替VIT编码器？ 很简洁的工作。...在我的理解中，它类似于掩蔽自动编码器，但在潜在空间中定义时会丢失功能，而不是输入/像素空间。不过，如果要详细看懂，我还需要更多细节。
生成模型的应用 为什么我们首先需要生成模型?我一开始也有这个问题。但当我遇到的应用情况越多，我就越相信生成模型的力量。 因此，让我在本节中解释生成模型的一些用例来回答这个问题。...现在，我们将讨论一个更有生成力的模型，称为变分自动编码器(VA)。 自动编码器工作原理简述 让我们快速理解什么是自动编码器，然后我们将讨论变分自动编码器的概念，以及我们如何使用它们来生成图像。...自动编码器是一种学习低维特征表示的非监督方式。 它们由两个相互连接的网络组成——编码器和解码器。编码器的目的是获取一个输入(x)并产生一个特征图(z)： ?...为此，我们可以在提取特征的基础上加入解码器网络，利用L2 loss训练模型： ? 这是自动编码器网络的样子。该网络经过训练可以使用特征（z）来重建原始输入数据（x）。...如果输出(Ẋ)不同于输入(x), L2损失将惩罚它,这有助于重建输入数据。 现在，我们如何从这些自动编码器生成新的图像? 变分自动编码器 这就是变分自编码器的用处所在。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1.神经网络和自动编码器简介 神经网络概论 在计算机科学中，人工神经网络由成千上万个以特定方式连接的节点组成。...这就是为什么《深梦》最初被用来研究卷积神经网络学习方式和方法的原因。 自动编码器 神经网络具有各种形状和大小。正是形状和大小决定了解决特定问题时网络的性能。...根据网络体系结构，潜在的面孔可能根本看起来不像面孔。当通过解码器时，便会重建潜脸。自动编码器是有损耗的，因此重建的面部不太可能具有与最初相同的细节水平。...在传统的自动编码器的情况下，网络的性能是根据网络在潜在空间中的表示来重构原始图像的能力来衡量的。 训练假脸 重要的是要注意，如果我们分别训练两个自动编码器，它们将彼此不兼容。...在培训阶段，将分别对待这两个网络。译码器A只训练了A的脸;译码器B只训练了B的脸。但是，所有的潜在面都是由同一个编码器产生的。这意味着编码器本身必须识别出两张脸的共同特征。
生成建模最常用的两种方法是生成对抗网络(GAN)和可变自编码器(VAE)。在这篇文章中，我将尝试解释可变自动编码器(VAE)背后的原理，以及它是如何生成上述面的数据的。...相反，这些是一些通用应用的自动编码器功能: 去噪:为了使自动编码器学会去噪图像，我们使用一个损坏或有噪声的图像作为输入，然后修改重建损失，使重建输出与原始干净的图像之间的差异最小，而不是损坏的输入。...不规则潜在空间的随机点可能会产生无意义的结果[source:Joseph Rocca] 由于自动编码器模型可以自由地编码潜在向量，潜在空间可能会有很多区域，其中的空白区域会产生随机/不可解释的输出，如图中的空白区域所示...为什么同时使用重构损失和kl散度? 在讨论了kl散度之后，为什么我们仍然在整体损失函数中使用重构损失呢?为了理解损失函数背后的原理，以及重构损失和KL散度对潜在空间的影响。让我们看看下面的图表。...NVAE生成的256×256像素样本，在CelebA HQ上进行训练 此外，还有一种将自动编码器与GAN(如VAE-GAN和AAE)结合起来的想法。
（二）视频信息为什么可以被压缩? 视频数据中存在大量的冗余信息，所以可以通过一些算法来去除这些冗余。...虽说视频压缩与加密解密存在一些共性，但还是有一定的差异的，下面我简单地以自己的理解列了一个对比表： 2....其实P/B帧的解码需要依赖其他帧，所以在一些网络损伤的场景下，其他帧丢失可能会导致当前帧无法解码。 5....在H.265中包含两种环路滤波器，去块滤波器和样点自适应偏移滤波器(SAO)。 去块滤波器 由于视频编码分块进行，块边界重建像素存在不连续性。...如下图所示，虚线所示为实际像素值，点表示重建值，会存在波动情况。 SAO的思想是在像素域上进行补偿。
我们甚至不想再打印照片了——大多数人的照片存储在智能手机、笔记本电脑或云上。 ? 暗室 即使现在，我们也会遇到（点击鼠标的时候）模糊、像素化和模糊的图片。...我对此深表愧疚，很多人都在努力呈现出完美的图片。这正是深度学习和自动编码器的用武之地。 下面将介绍什么是自动编码器，以及工作原理。...编码器的目的是获取一个输入（x）并产生一个特征映射（z）： ? 这个特征映射（z）的大小或长度通常小于x。为什么是这样呢？...所需的输出是干净的图像，其中大部分噪声被去除，如下所示： ? 但是自动编码器如何从图像中去除这种噪声呢？ 正如我们在上一节中已经看到的，自动编码器试图重建输入数据。...下图说明了我的观点： ? 图像去噪自编码器 现在我们已经熟悉了去噪自动编码器的功能，下面我们回到期望使用自动编码器解决的问题。 三、问题描述-使用自动编码器提高图像分辨率 对这个问题相信你不会陌生。
一周末，他们举办了一场特别奇怪的展览，因为它只有一面墙，没有实体艺术品。当他们收到一幅新画时，N.Coder 在墙上选择一个点作为标记来代表这幅画，然后扔掉原来的艺术品。...在 AutoEncoder 类里面定义 _build() 函数，构建编码器和解码器并将两者相连，代码框架如下 (后三小节会逐个分析)： 接下两小节我们来一一剖析自动编码器中的编码模型和解码模型。...根本原因就是自动编码器并没有强制确保生成的潜空间是连续的，例如，即便 (2,-2) 能够生成令人满意的数字 4，但该模型没有一个机制来确保点 (2.1, –2.1) 也能产生令人满意的数字 4。...---- 总结 自动编码器只需要特征不需要标签，是一种无监督学习的模型，用于重建数据。...这个自编码器框架是好的，那么我们应该如何解决这三个缺陷能生成一个强大的自动编码器。这个就是下篇的内容，变分自动编码器 (Variational AutoEncoder, VAE)。
不难想象为什么会出现这样的问题。因为我们很难获得大量的数据来进行一些语言的配对。 本文是如何构建的？...文章大致遵循了论文的结构。我添加了自己的看法来解释并简化这些内容。此外，这篇文章需要一些关于神经网络的基本知识，如损失函数、自动编码器等。...中间块是存储压缩表示的瓶颈层。 简单地说，输入(现在由编码器转换)位于瓶颈层的空间被称为潜在空间。 降噪自动编码器 如果一个自动编码器被训练要按照它的输入方式重建输入，它可能会学会什么都不做。...在这种情况下，输出将得到完美的重建，但是在瓶颈层中我们不会有任何有用的特征。为了解决这个问题，我们使用了降噪的自动编码器。首先，通过添加一些噪声来对实际输入进行轻微的破坏。...左边的图像通过神经网络重建，然后在右边产生图像。在这种情况下，绿色的神经元形成了瓶颈层。 为什么要学习一个共同的潜在空间? 潜在空间捕捉数据的特征(在我们的例子中，数据是句子)。
这篇文章有哪些好玩的结果？ 答：（1）模仿人画画。上面一排是人画的，下面一排是AI在人画的基础上，重建的简笔画 ? （2）能画出“狮身人面像”。...GAN模型也能让AI自动画画，为什么不用GAN模型？ 答：GAN往往是基于像素来生成，会出现很奇怪、很吓人的结果，如三个头的猴子。而sketch-rnn是基于笔画建模的，最终AI画画的结果是向量图。...为什么这个自动编码器能这么成功？ 答：所有的深度学习训练过程都用到自动编码，首先将输入的绘画序列变为一个本征向量（参数为。...以上的sketch-rnn模型建模和训练，只能做到让电脑自动画简笔画，那电脑是如何判断我画的画是属于什么类别？...因为程序只能接受大约200个左右的输入点，如果画很多细节，反而认不出来。以下是我画的蝴蝶，够简单吧。那个斑马图输在脖子画太多细节了。 ? ?
网络结构 论文中提到的方法的网络结构如上图所示，相对于DenseFuse来说复杂一些，接下来我们将上面的网络分成三部分去聊。...最终产生的输出作为解码器的输入，接下来我们依次来讲。 编码器 解码器的结构如上图所示，可以将解码器网络结构分为四块，每一块都由两层，然后后接一个最大池化。...训练自动编码器网络 首先将RFN提取出来，先训练编码器和解码器，训练的网络结构如下图所示 训练上面的网络的目的就是使得编码器有更好提取特征的能力，解码器有更好的解码能力，也就是生成图像的能力。...损失函数 在我的理解，这里Ldetail就是为了保证图像有可视图像中更多的细节和结构信息，但是在可视图像往往不能完全展示出目标的全部结构，这就需要我们再在红外图像中提取出我们想要的信息。...我来讲一下我自己的理解，这里就需要我们回顾一下训练自动编码器的时候，在那里的时候我们把RFN结构去掉了，这就代表提取的特征直接作为解码器的输入进行重建图像，而当加入RFN之后，重建的图像就是以融合特征为输入
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 什么是自动编码器？ 自动编码器是重建输入的绝佳工具。简单来说，机器就是一个图像，可以生成一个密切相关的图片。...此外，自动编码器可用于生成生成学习模型。例如，神经网络可以用一组面部训练，然后可以产生新的面部。 Autoencoder如何工作？ 自动编码器的目的是通过仅关注基本特征来产生输入的近似值。...您可能会想到为什么不仅仅学习如何复制和粘贴输入以产生输出。实际上，自动编码器是一组约束，迫使网络学习表示数据的新方法，而不仅仅是复制输出。 ...这意味着网络需要找到一种重建250像素的方法，只有一个神经元矢量等于100。 堆叠自动编码器示例 您将学习如何使用堆叠自动编码器。该架构类似于传统的神经网络。...，并查看编码器是否可以在缩小1024像素后重建相同的图像。
自动编码器体系结构“通常”学习数据集的表示，以便对原始数据进行维数缩减(编码)，从而产生bottleneck。从原始的简化编码，产生一个表示。生成的表示(重构)尽可能接近原始。...在重构后的输出图像中存在一些重构损失(Flovik, 2018)，可以通过分布来定义原始图像输入的阈值。阈值是可以确定异常的值。 去噪自动编码器允许隐藏层学习“更鲁棒的滤波器”并减少过拟合。...一个自动编码器被“从它的一个损坏版本”来训练来重建输入(去噪自动编码器(dA))。训练包括原始图像以及噪声或“损坏的图像”。...“保持图像的分辨率和覆盖范围，对于通过扩大卷积自动编码器重建图像和使用图像进行异常检测是不可或缺的。这使得自动编码器在解码器阶段，从创建原始图像的重建到更接近“典型”自动编码器结构可能产生的结果。...模型&结构 我们基于当前的自动编码器架构开始了我们的项目，该架构专注于使用带有卷积网络的图像(见下图)。经过一些初步的测试，基于研究(参见参考资料)和导师的建议，我们更改为最终的架构。 ?
然而，尽管随着BERT的成功，人们对这一想法产生了极大的兴趣，但视觉中自动编码方法的进展却落后于NLP。...在视觉中，解码器重建像素，因此其输出的语义级别低于普通识别任务。这与语言相反，在语言中，解码器预测包含丰富语义信息的缺失词。...MAE从输入图像中随机的mask部分patch，并在像素空间中重建丢失的patch。它是一个简单非对称的编码器-解码器设计。...像所有的自动编码器一样，本文的方法有一个编码器将观察到的信号映射到潜在表示，再用一个解码器从潜在表示重建原始信号。...具体来说，计算一个patch中所有像素的平均值和标准差，并使用它们来normalize这个patch。在实验中，使用归一化像素作为重建目标提高了表示质量。
接下来，仅知道 X-Y 坐标，自编码器将尝试仅从这两个值重建原始的 784 个像素。 自编码器学习其输入的低维度表示。...，这可以将重建图像的像素值推入平均幅度，但是这反过来又会使重建的图像不那么生动。...因为这个数据集是灰度图像，所以损失函数的选择不会产生任何有意义的差异。 下面看一下测试集中的一些图像，以及自编码器重建它们的效果如何。 测试集的原始图像（上）与它们的重建图像（下）。...看起来不错，但是一些细节模糊（这是自编码器的缺陷，也是GAN的优势），但整体重建精度似乎相当不错。另一种可视化自编码器所学内容的方法是将一些测试图像仅传递给编码器。...下图显示了对测试数据样本进行编码后潜在空间值的概率密度。 除此以外，我还计算了一些汇总统计数据：最小潜在空间值为 -1.76，最大值为 22.35。
概述 掩码自动编码器MAE是一种可扩展的计算机视觉自监督学习器。MAE的基本思路是：屏蔽输入图像的随机补丁，并重建丢失的像素，它基于两个核心设计。...具有高掩码比（去除的补丁所占的比值）的随机采样在很大程度上消除了冗余，从而产生了一个无法通过从可见的相邻补丁外推来解决的任务，均匀分布防止了潜在的中心偏差（即图像中心附近的掩码补丁越多），最后一个高度稀疏的输入为设计一个有效地编码器创建了机会...MAE解码器仅在预训练期间用于执行图像重建任务（只有编码器用于产生用于识别的图像表示。）因此，可以以独立于编码器设计的方式灵活地设计解码器架构。...重建目标 MAE通过预测每个掩码补丁的像素值来重建输入，解码器输出中的每个元素是表示补丁的像素值的矢量。解码器的最后一层是线性投影，其输出通道的数量等于块中像素值的数量。...对解码器的输出进行重构以形成重构图像。MAE的损失函数在像素空间中计算重建图像和原始图像之间的均方误差（MSE）,与BERT相同，MAE只计算掩码补丁上的损失。
这篇文章探索了之前模型的一些变化，以生成更有趣的结果。 具体来说，我们删除了在变分自编码器中使用的像素到像素的重构损失函数。我们用一个分类网络取代了用于检测虚假图像的判别网络。...这就是为什么我在之前的模型中添加了一个VAE组件来迫使它通过VAE训练过程生成所有数字。但是，这不是迫使网络生成多样化图像的唯一方法。...变分自动编码器损失函数 原本的VAE有两个目的：将来自MNIST数据集的样本图像编码成由实数组成的小向量，该向量类似单位高斯变量（在我们的模型中为由32个实数组成的潜向量），并生成与训练图像看起来相似的图像...像素到像素重建错误不是我的菜，因为这不符合人类看待世界的方式。当我们看到一张狗的照片时，我们不会像素到像素地与我们大脑中的记忆比较，以确定照片是否确实是一张关于我们的宠物狗的照片。...也许一些大的初始权重随着时间的推移在降低，以满足模型的第一个目标，牺牲了第二个生成更有趣的东西的目标。我想这是一个尚不容易量化的东西。
接下来我将按照粗略的时间顺序描述最近这些年来出现的GANs相关的一些进展和类型。...GANs，BEGANs) GANs使用一个自动编码器作为均衡判别器。...理念：让BEGAN区别于其他GANs的原因有两个，一是它们使用了一个自动编码器作为均衡判别器（这一点和EBGANs类似），二是为了适用于这个情境的一个特别的损失函数。这种选择背后的理由是什么呢？...强迫我们使用像素重建损失函数来制造模糊生成样本的自动编码器是否也不是传说中那么“邪恶”呢？ 要回答这些问题，我们需要考虑以下两点： 1. 为什么要重建像素损失？...一个重要的观点是，从自动编码器/均衡判别器形成的像素重建损失（换言之，就是基于某个图像输入，输出最优化的像素重建）并不是经BEGANs最小化后生成的最终损失。
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