Autoencoder自编码器第13页

General Partial Label Learning via Dual Bipartite Graph Autoencoder

基于双二部图自动编码器的一般部分标签学习摘要：我们提出了一个实际而又具有挑战性的问题：广义部分标记学习（GPLL）。与传统的部分标签学习（PLL）问题相比，GPLL将监督假设从实例级（标签集部分标记实例）放宽到组级：1）标签集部分标记一组实例，其中组内实例标签链接注释缺失，和2）允许跨组链接-组中的实例可能部分链接到另一个组中的标签集。这种模棱两可的组级监控在现实场景中更为实用，因为不再需要实例级

奋斗的ran雪·2022-11-28 13:33

Diffusion Autoencoders: Toward a Meaningful and Decodable Representation

DiffusionAutoencoders:TowardaMeaningfulandDecodableRepresentation扩散自编码器:面向有意义和可解码的表示code：https://github.com

马鹏森·2022-11-28 02:40

短距光通信系统中关于深度学习在DSP算法中的实验研究

Auto-encodersareespeciallysuitableforcommunicationoverchannelswheretheoptimumtransceiverisunknownoritsimplementationiscomputationallyprohibitive.自编码器能够避免传统的系统里复杂的模块设计的问

不发SCI不改名-wwk·2022-11-27 19:53

AutoEncoder是什么？

AutoEncoder(AE)自编码器1概述AE是一种无监督学习模型，不需要带标签的数据AE包含两部分，Encoder编码器和Decoder解码器；模型架构如下图所示：如上图所示：输入X经过编码器，生成潜在向量

没有安全感的鸵鸟·2022-11-27 15:54

2021 CIKM |GF-VAE: A Flow-based Variational Autoencoder for Molecule Generation

2021CIKM|GF-VAE:AFlow-basedVariationalAutoencoderforMoleculeGenerationPaper:https://dl.acm.org/doi/epdf/10.1145/3459637.3482260Code:https://github.com/chshm/GF-VAEGF-VAE:一种基于流的分子生成变分自动编码器分子生成是具挑战性但具有意

发呆的比目鱼·2022-11-27 10:02

变分自编码器（VAES)

Dimensionalityreduction,PCAandautoencodersDimensionalityreduction我们清楚，数据降维其实都是减少数据的特征数量，如果把encoderencoderencoder看作是由高维原有特征生成低维新特征的过程。把decoderdecoderdecoder看作是将低维特征还原为高维特征的过程。那么数据降维就可以被看作是一个数据压缩过程。其中en

big_matster·2022-11-27 07:47

时间序列神经网络建模,时间序列卷积神经网络

目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。

普通网友·2022-11-27 00:03

USAD-UnSupervised Anomaly Detection on Multivariate Time Series一种基于自编码器的多元时间序列无监督异常检测

文章目录引言训练+检测架构1.输入2.两阶段的训练过程3.推理获得异常分数4.实验KDD2020年的paper，被引141次论文：UnSupervisedAnomalyDetectiononMultivariateTimeSeries代码：https://github.com/manigalati/usad引言为了解决Orange公司的IT系统自动监测异常行为所需传感器过多导致的基于专家的监督方法

wfl6666·2022-11-26 22:21

Deep Spatio-Temporal Representation for Detection of Road Accidents Using Stacked Autoencoder

文章目录基于栈式自编码器的道路交通事故深度时空表征-一种时空无监督的事故检测方法1论文方法概述2STVVs和SDAE2.1STVVs（Spatio-TemporalVideoVolumn:时空视频体）2.2SDAE

wfl6666·2022-11-26 22:50

On Space-Time Interest Points --时空关键点

IJCV上的一篇论文，被引4727次：OnSpace-TimeInterestPoints代码：code这篇论文在视频分类和行为识别方面应用很广，由于在（我们上周提到的一种时空无监督的事故检测方法，使用堆叠自编码器

wfl6666·2022-11-26 22:50

【Pytorch教程】：卷积神经网络 CNN

激励函数关系拟合（回归）区分类型(分类)快速搭建法批训练加速神经网络训练Optimizer优化器卷积神经网络CNN卷积神经网络（RNN、LSTM）RNN循环神经网络(分类)RNN循环神经网络(回归)自编码(Autoencoder

_APTX4869·2022-11-26 20:01

自编码器网络

目录1、自编码器的概述2、自编码器的原理3、自编码器的拓展网络3.1稀疏自编码3.2栈式自编码3.3降噪自编码1、自编码器的概述1986年Rumelhart提出自动编码器的概念，顾名思义，即可以使用自身的高阶特征编码自己

猪猪的菜牙·2022-11-26 14:55

综述 | 近年来深度学习的重要研究成果（附PDF）

lingpy·2022-11-26 13:35

生成扩散模型漫谈

转载自微信公众号PaperWeekly系列文章作者苏剑林生成扩散模型漫谈：DDPM=拆楼+建楼生成扩散模型漫谈：DDPM=自回归式VAE生成扩散模型漫谈：最优扩散方差估计（上）再谈变分自编码器（VAE）

一穷二白到年薪百万·2022-11-26 12:12

生成扩散模型漫谈：DDPM = 贝叶斯 + 去噪

追一科技研究方向|NLP、神经网络到目前为止，笔者给出了生成扩散模型DDPM的两种推导，分别是《生成扩散模型漫谈：DDPM=拆楼+建楼》中的通俗类比方案和《生成扩散模型漫谈：DDPM=自回归式VAE》中的变分自编码器方案

PaperWeekly·2022-11-26 12:29

李宏毅机器学习2022春季-第八课和HW8

第八课主要内容是Autoencoder和AnomalyDetection。

机器学习手艺人·2022-11-26 10:46

论文阅读：Natural Language Processing Advancements By Deep Learning: A Survey

文章目录一、介绍二、背景1.人工智能和深度学习（1）多层感知机（2）卷积神经网络（3）循环神经网络（4）自编码器（5）生成对抗网络2.NLP中深度学习的动机三、NLP领域的核心概念1.特征表示（1）one-hot

李明朔·2022-11-26 09:15

Pytorch中的转置卷积 nn.ConvTranspose2d

最近探索AutoEncoder，在解码器中要用到转置卷积，涉及到了编码，发现pytorch的实际操作以及参数设置上并没有那么简单，因此写下本文记录一下。

MrRoose·2022-11-26 01:35

谈谈Pytorch中的转置卷积 nn.ConvTranspose2d

最近探索AutoEncoder，在解码器中要用到转置卷积，涉及到了编码，发现pytorch的实际操作以及参数设置上并没有那么简单，因此写下本文记录一下。

我是大黄同学呀·2022-11-26 01:32

【深度学习】基于STL10数据集构建图像去噪自编码网络的实验

文章目录前言一、STL10数据集观察二、噪声数据添加（噪声数据集生成）1.自定义噪声生成函数2.噪声图像展示三、数据切分，转换，加载四、自编码器网络搭建五、训练六、预测七、小重点：如果要调用GPU，必须在哪些位置加

今天一定要洛必达·2022-11-26 01:47

李宏毅机器学习课程自测练习题

暂停更新LastModified2022.1.7Fri22:27目录(计划包含以下内容)：简介线性分类与感知机数学基础卷积神经网络循环神经网络自注意力机制Transformer自监督学习自编码器对抗生成网络可解释

xiongxyowo·2022-11-25 22:52

图像融合总结

AFusionApproachtoInfraredandVisibleImageshttps://blog.csdn.net/qq_36514344/article/details/106481622先用数据集训练一个自编码器结构

qq_1233212234567·2022-11-25 15:10

文献17.DL、PHY、自编码器、RTN、CNN调制分类

文献原文：https://arxiv.org/pdf/1702.00832.pdf文献详解参考，请看这位大神的：【文献笔记】【精读】AnIntroductiontoDeepLearningforthePhysicalLayer_ndwuhuangwei的博客-CSDN博客目录AnIntroductiontoDeepLearningforthePhysicalLayer一、读文献1.INTRODUC

Luna露子·2022-11-25 15:38

常用的机器学习与深度学习算法简介

常用的机器学习与深度学习算法简介1、机器学习1.1决策树与随机森林1.2支持向量机(SVM)1.3k-最近邻算法1.4朴素贝叶斯分类器2、深度学习2.1人工神经网络2.2深度神经网络2.3卷积神经网络2.4循环神经网络2.5自编码器

Ethan Hunt丶·2022-11-25 09:36

VAE中重参数化技巧

谈起重参数化技巧，不得不提变分自编码器(VAE)；在VAE中，我们知道需要对编码器的输出、进行采样，从而可以将采样输入到编码器网络，能够得到输入样本的重构，以这种方式对模型进行训练。

我会像蜗牛一样努力·2022-11-25 07:58

MATLAB实现自编码器（六）——变分自编码器（VAE）官网代码的改进

VariationalAutoEncoder)条件付きVAE是对官方网页TrainVariationalAutoencoder(VAE)toGenerateImages的改进，该网页的翻译可见MATLAB实现自编码器

佟湘玉滴玉·2022-11-25 07:19

keras实战-入门之RNN(GRU)自编码器

@TOCRNN(GRU)自编码器用GRU做自编码器，复原语音。就是将语音信号输入到RNN里，进行编码，然后再解码。

王伟王胖胖·2022-11-25 02:40

Memorizing Normality to Detect Anomaly: Memory-augmented Deep Autoencoder for Unsupervised Anomaly D

通过对正常数据的训练，期望自编码器对异常输入产生比正常输入更高的重构误差，以此作为识别异常的判据。然而，这一假设在实践中并不总是成立。

Wanderer001·2022-11-24 22:14

（pytorch进阶之路）Masked AutoEncoder论文及实现

文章目录1.导读2.论文地址3.代码实现思路3.1预处理阶段3.2Encoder3.3Decoder3.4finetuning3.5linearprobing3.6evaluation4.代码地址5.如何实现MAE5.1model_mae.py5.1.1init函数5.1.2initialize_weights函数5.1.3_init_weight函数5.1.4patchify/unpatchif

likeGhee·2022-11-24 22:09

第二章自编码器生成模型入门

自编码器与GAN的一个关键区分点：自编码器网络只用一个损失函数进行端到端训练，而GAN的生成器和鉴别器分别具有一个损失函数。

CV小Rookie·2022-11-24 21:53

VAE生成模型（附VAE实现mnist代码）

本文是在基于此博客上的转载，如有讲述不清楚的地方，推荐原博客【学习笔记】生成模型——变分自编码器自编码器AE自编码器是一类在半监督学习和非监督学习中使用的人工神经网络，其功能是通过将输入信息作为学习目标

其实也很简单·2022-11-24 20:49

【LDA】基础知识笔记——主要是AE、VAE

冰淇淋和慕斯蛋糕·2022-11-24 20:49

从零点五开始的深度学习笔记——VAE(Variational AutoEncoder) （三）VAE的简单实现

VAE的简单实现学习笔记链接1.预备知识1.1关于采样1.1.1蒙特卡罗模拟1.1.2重要性采样1.2VAE模型的假设1.2.1关于采样1.2.2编码器p(z∣x)p(z|x)p(z∣x)部分1.2.3隐变量q(z)q(z)q(z)部分1.2.4解码器q(x∣z)q(x|z)q(x∣z)部分1.2.5小结2.VAE的实现2.1重参数化2.2以MNIST手写数字图片为例2.2.1MNIST数据下载2

无始之始·2022-11-24 20:16

从零点五开始的深度学习笔记——VAE(Variational AutoEncoder) （二）概率角度理解VAE结构

概率角度理解VAE结构1.从联合概率分布构造的损失函数开始的一切1.1定义1.2推导过程1.3损失函数的理解2.总结1.从联合概率分布构造的损失函数开始的一切一个优秀的生成网络应该是怎么样的？这个生成网络在训练过程中，对编码器的要求应该是能够将输入xxx编码为一对一的隐变量zzz而不应该是多个xxx对应着同一个zzz。另外，在应用场景下的生成过程中，输入了一个处于训练集中隐变量中间位置的新的隐变量

无始之始·2022-11-24 20:46

【论文阅读-3】生成模型——变分自编码器(Variational Auto-Encoder，VAE)

【论文阅读】生成模型——变分自编码器1.VAE设计思路：从PCA到VAE1.1PCA1.2自编码器(Auto-Encoder,AE)1.3从AE到VAE2.VAE模型框架2.1问题描述2.2变分下限2.3SGVB

Paul-Huang·2022-11-24 20:45

Dual Contrastive Prediction for Incomplete Multi-view Representation Learning个人学习2

目的：解决不完全多视图表示学习中的两个问题1）如何学习统一不同视图的一致表示（Autoencoder网络实现）2）如何恢复丢失的视图（Prediction网络实现）具体做法：两种网络，四个损失函数网络：

double_yellow·2022-11-24 18:49

深入浅出图神经网络学习笔记（4）表示学习

表示学习一、离散表示与分布表示二、端到端学习三、基于重构损失的方法——自编码器四、基于基于对比损失的方法—Word2vec自动地从数据中去学习“有用”的特征，并可以直接用于后续的具体任务———称为表示学习一

小杜今天学AI了吗·2022-11-24 18:36

《深入浅出图神经网络》读书笔记（4.表示学习）

4.表示学习文章目录4.表示学习4.1表示学习4.1.1表示学习的意义4.1.2离散表示与分布式表示4.1.3端到端学习4.2基于重构损失的方法——自编码器4.2.1自编码器4.2.2正则自编码器4.2.3

ppgodcsy·2022-11-24 18:31

VAE详解（附pytorch）

VAE:变分自编码器，遵循encoder-decoder结构，但是encoder的结果是正态分布的均值和方差（其实也是一般的参数，只是我们赋予了它们均值和方差的意义）编码是从不同的事物中提取不同的特征，

A G I·2022-11-24 13:39

校内实训项目经验

实时识别并调用语音包功能《AI图⽚篡改检测》（基于faster-rcnn模型）1.重构voc2007、voc2012数据集2.更换网络，服务器运行3.flask框架了解4.语义分割深度学习--Pytorch构建栈式自编码器实现以图搜图任务

_苏沐·2022-11-24 12:50

MAE 论文《Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners》

《MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearners》带掩码的自编码器是一个可拓展的视觉学习器，听名字就明白一二，应该是在编码器部分加上了mask的一些操作。

CV小Rookie·2022-11-24 10:34

深度学习--Pytorch构建栈式自编码器实现以图搜图任务（以cifar10数据集为例）

Pytorch构建栈式自编码器实现以图搜图任务搞清楚pytorch与tensorflow区别pytorchtensorflow搞清楚栈式自编码器的内部原理效果图代码及效果图欠完备编码器卷积栈式编码器栈式编码器本文旨在使用

_苏沐·2022-11-24 09:30

【自监督算法】自编码器（autoencoder, AE）

十分建议先读keras文档看完之后感觉好像普通的自编码器好像没啥用啊？

褚骏逸·2022-11-24 09:47

【深度学习】生成模型：VAE(自编码器)模型解析

目录1前言2VAE模型2.1VAE模型推导2.2重参化技巧3QA3.1生成体现在什么地方3.2AE和VAE的区别4另一种角度理解VAE5总结不足6参考文献1前言本文为自己自学内容的记录，其中多有借鉴别人博客的地方，一并在参考文献中给出链接，其中大部分截图来自李宏毅深度学习PPT课件。其中内容有理解不到位的地方，各位大佬在评论区给出修改意见，感恩。本文前置知识高斯混合模型和EM算法，如果不了

一穷二白到年薪百万·2022-11-24 07:23

机器学习-变分自编码器VAE实战（三）

本篇主要内容是变分自编码器VAE的实战，希望大家可以对比机器学习-自编码器AE实战（二）进行对照学习，尤其是在自定义VAE类，以及网络训练部分，会有较大的不同。

weixin_46737548·2022-11-24 07:50

深度学习的学习与实践（1）：从AE，VAE，到AAE

前置知识：自编码器入门前段时间在改论文的过程中，审稿人给出了关于使用对抗自编码器算法的建议——2020.2以上算是序自编码器（autoencoder）是一种无监督学习神经网络基本定义本质上来说，自编码器是一种所谓

container_body·2022-11-24 07:49

变分自编码器VAE学习笔记

完整版文章请看知乎原文，link直接点击标题，本文章只记录个人的学习笔记变分自编码器VAE：原来是这么一回事|附开源代码作者丨苏剑林单位丨广州火焰信息科技有限公司研究方向丨NLP，神经网络个人主页丨kexue.fmVAE

ahigan·2022-11-24 07:14

AE& VAE 代码和结果记录

AutoEncoder在MNIST上记录直接上代码importosos.chdir(os.path.dirname(__file__))importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvision.utilsimport

FrankJingle·2022-11-24 07:06

(深度学习社区发现综述)A Comprehensive Survey on Community Detection with Deep Learning

译文深度学习分类框架，包括基于深度神经网络、深度非负矩阵分解和深度稀疏滤波的深度学习模型，并进一步将深度神经网络模型细分为卷积网络，图注意网络，生成对抗网络和自编码器。

东方小虾米·2022-11-23 23:38

分类预测 | MATLAB实现DELM深度极限学习机多特征分类预测

深度极限学习机多特征分类预测目录分类预测|MATLAB实现DELM深度极限学习机多特征分类预测效果一览基本介绍模型描述程序设计参考资料效果一览基本介绍MATLAB实现DELM深度极限学习机多特征分类预测模型描述自动编码器AE（AutoEncoder

机器学习之心·2022-11-23 17:40

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