基于云模型的变分自编码器数据压缩方法*
所屬分類：技术论文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>4040 K
標簽： 云模型 变分自编码器 隐变量空间
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文檔介紹：图像数据解压缩问题是一类重要的数据处理问题，数据特征学习在数据压缩研究中有重要的研究价值。提出了一种基于云模型的变分自编码器特征表征模型，将云模型作为变分自编码器的先验分布，解决变分自编码器在特征表征上的局限性。变分自编码器的编码器部分负责构建数据的特征空间，通过在该空间中采样获得隐变量，完成数据压缩；解码器部分完成从数据特征到原数据的生成，即数据的解压。在人脸数据集上与原方法作实验对比，验证了该方法的正确性和有效性。
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