Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через dTub.ru Загрузить через ycliper.com Загрузить через ClipSaver.ruУ нас вы можете посмотреть бесплатно Variational Autoencoders - EXPLAINED! или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
In this video, we are going to talk about Generative Modeling with Variational Autoencoders (VAEs). The explanation is going to be simple to understand without a math (or even much tech) background. However, I also introduce more technical concepts for you nerds out there while comparing VAEs with Generative Adversarial Networks (GANs). *Subscribe to CodeEmporium*: / codeemporium REFERENCES [1] Math + Intuition behind VAE: http://ruishu.io/2018/03/14/vae/ [2] Detailed math in VAE: https://wiseodd.github.io/techblog/20... [3] VAE’s simply explained: http://kvfrans.com/variational-autoen... [4] Code for VAE python: https://ml-cheatsheet.readthedocs.io/... [5] Under the hood of VAE: https://blog.fastforwardlabs.com/2016... [6] Teaching VAE to generate MNIST: https://towardsdatascience.com/teachi... [7] Conditinoal VAE: https://wiseodd.github.io/techblog/20... [8] Estimating User location in social media with stacked denoising AutoEncoders (Liu and Inkpen, 2015): http://www.aclweb.org/anthology/W15-1527 Background vector for thumbnail created by vilmosvarga: https://www.freepik.com/free-photos-v...