Autoencoder自编码器

卷积神经网络常用模型,卷积神经网络数学建模

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。
爱发猫·2022-08-14 20:52

【论文笔记】基于视觉特征提取的强化学习自动驾驶系统

自动驾驶前人研究3.本文改进1自动驾驶系统设计1.1系统整体架构1.2车道线提取1.采用Canny算法进行边缘轮廓线提取2.采用高斯模糊降低噪声影响3.二值化处理4.掩膜处理5.得到结果1.3基于变分自编码器的图像特征降维操作步骤
Ctrl+Alt+L·2022-08-12 07:28

在表格数据集上训练变分自编码器 (VAE)示例

变分自编码器(VAE)是在图像数据应用中被提出，但VAE不仅可以应用在图像中。
·2022-08-04 11:03

自编码器 AE（AutoEncoder）程序

原文链接1.程序讲解（1）香草编码器在这种自编码器的最简单结构中，只有三个网络层，即只有一个隐藏层的神经网络。它的输入和输出是相同的，可通过使用Adam优化器和均方误差损失函数，来学习如何重构输入。
代码的路·2022-08-02 10:18

Keras深度学习实战（16）——自编码器详解

Keras深度学习实战（16）——自编码器详解0.前言1.编码的必要性1.1对文本进行编码1.2对图像进行编码2.使用自编码器编码图像2.1自编码器模型分析2.2原始自编码器2.2多层自编码器2.3卷积自编码器
盼小辉丶·2022-08-01 11:25

Keras深度学习实战——推荐系统数据编码

推荐系统数据编码0.前言1.推荐系统数据编码的必要性2.推荐系统数据编码2.1在推荐系统中对用户和电影进行编码2.2数据集介绍2.3用于推荐系统的编码策略2.4实现推荐系统编码模型相关链接0.前言在《自编码器详解
盼小辉丶·2022-08-01 11:54

【CAES】卷积神经网络 自编码器 反卷积神经网络 Convolutional Auto-Encoders

卷积神经网络自编码器实现与结果分析（1）实现框架：Keras（2）数据集：Mnist手写数字识别（3）关键代码：环境配置使用conda，新建一个keras和tensorflow的环境在wincmd终端中建立一个新的环境新建用
紫钺-高山仰止·2022-07-29 07:09

牛客机器学习面试错题整理（一）

K均值（K-Means）算法；自编码器（Auto-Encoder）；主成分分析（PrincipalComponentAnalysis）。
加油学python·2022-07-17 07:50

生成扩散模型漫谈：DDPM = 自回归式VAE

在该文章中，我们还指出DDPM本质上已经不是传统的扩散模型了，它更多的是一个变分自编码器VAE，实际上DDPM的原论文中也是将它按照VAE的思路进行推
PaperWeekly·2022-07-15 10:01

堆叠降噪自动编码器 Stacked Denoising Auto Encoder（SDAE）

原文链接自动编码器（Auto-Encoder，AE）自编码器（autoencoder）是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出。自编码器内部有一个隐藏层h，可以产生编码（code）表示输入。
·2022-07-15 10:55

自编码器 AE（AutoEncoder）程序

原文链接1.程序讲解（1）香草编码器在这种自编码器的最简单结构中，只有三个网络层，即只有一个隐藏层的神经网络。它的输入和输出是相同的，可通过使用Adam优化器和均方误差损失函数，来学习如何重构输入。
·2022-07-15 09:52

一文搞懂变分自编码器(VAE, CVAE)

它是包含隐变量的一种模型变分自编码器与对抗生成网络类似，均是为了解决数据生成问题而生的。在自编码器结构中，通常需要一个输入数据，而且所生成的数据与输入数据是相同的。
晓柒NLP与药物设计·2022-07-12 13:19

2_从MLP到AE

目录：一、python代码（基于pytorch）二、程序运行结果三、总结四、关于运行visdom[WinError10061]问题的解决五、注释学习了MLP的构建后进入到AE（AutoEncoder，自动编码器
刘一五·2022-07-11 11:43

变分自编码器（VAE）

在本篇文章中，我将从变分自编码器的来源出发，从两个角度分别引出其网络和目标函数VAE的思想来源如果我们有一批样本，然后想生成一个新样本，我们应该怎么做呢？
孤独腹地·2022-07-10 07:08

tensorflow系列(2)自编码器AE

自编码器(AE)的介绍及实现。
grt1stnull·2022-07-09 07:37

变分自编码器 (Variational Autoencoders, VAEs)

ContentsDimensionalityreduction,PCAandautoencodersDimensionalityreductionPrincipalcomponentsanalysis(PCA)AutoencodersVariationalAutoencodersLimitationsofautoencodersforcontentgenerationDefinitionofvar
连理o·2022-06-27 21:10

借鉴 LeNet AlexNet Vgg16 GoggleNet ResNet

一般为期望值与实际值做差自编码器压缩和解压稀疏自编码器共享权值的概念。共享后需要训练的权值数减少，大大减小了计算GPU训练速度限制了网络的大小英伟达TESLA特斯拉GPU只能做科学计算
贾世林jiashilin·2022-06-23 07:35

深度学习在无线通信物理层中的应用研究

如果对你有帮助的话为博主点个赞吧点赞是对博主最大的鼓励爱心发射~目录概述相关工作一、基于深度学习的信道估计论文[^1]论文[^2]二、基于深度学习的编解码什么是自编码器？
-Blue.·2022-06-17 07:52

DNN、FCN、CNN、RNN、LSTM、BRNN、DRNN、GAN、自编码器、DBN、RBN、注意力网络、MCNN、Inception、dropout、残差网络

DNN、FCN、CNN、RNN、LSTM、BRNN、DRNN、GAN、DBN、RBN、自编码器、注意力网络、MCNN、Inception、dropout、残差网络文章目录DNN、FCN、CNN、RNN、
待何·2022-06-16 07:06

生成模型——PixelRNN、PixelCNN、变分自编码器VAE和生成式对抗网络GAN

生成模型——PixelRNN、PixelCNN、变分自编码器VAE和生成式对抗网络GAN之前我们已经讲了很多的监督学习的网络模型——有数据集x和标签集y，我们找到一个函数或一种关系，可以完成从x到y的映射
weixin_45268911·2022-06-15 07:54

机器学习专业名词中英文对照

机器学习专业名词中英文对照otheractivation激活值activationfunction激活函数additivenoise加性噪声autoencoder自编码器Autoencoders自编码算法
Coding Sir·2022-06-12 07:51

解读ICDE'22论文：基于鲁棒和可解释自编码器的无监督时间序列离群点检测算法

本文分享自华为云社区《解读ICDE'22论文：基于鲁棒和可解释自编码器的无监督时间序列离群点检测算法》，作者：云数据库创新Lab。导读本文（RobustandExplainableAutoencod
华为云开发者联盟·2022-05-31 10:00

《深度学习之pytorch实战计算机视觉》第11章 自动编码器（代码可跑通）

自动编码器（AutoEncoder）是一种可以进行无监督学习的神经网络模型。
双木的木·2022-05-26 07:33

深度学习

早期的深度学习模型：编码器、循环神经网络、深度置信网络、卷积神经网络衍生模型：堆叠降噪自编码器、稀疏自编码器、降噪自编码器深度学习的常用模型：卷积神经网络（CNN），深度信念网络（DBN），深度自动编码器
芒果很芒~·2022-05-25 02:53

开放集领域自适应OSDA（十三）：Positive-unlabeled learning for open set domain adaptation

文章目录前言摘要1Introduction2.Relatedwork3.Preliminarybackground4.Autoencoder-basedclassificationlossandnnPUrisk5
CtrlZ1·2022-05-23 10:04

Boosting the Generalization Capability in Cross-Domain Few-shot Learning via Supervised Autoencoder

原文链接https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/papers/Liang_Boosting_the_Generalization_Capability_in_Cross-Domain_Few-Shot_Learning_via_Noise-Enhanced_ICCV_2021_paper.pdfMotivationDifferentfromge
_孤鸿寄语_·2022-05-21 07:00

深度学习 --- 优化入门六（正则化、参数范数惩罚L0、L1、L2、Dropout）

前面几节分别从不同的角度对梯度的优化进行梳理，本节将进行正则化的梳理，所谓正则化，简单来说就是惩罚函数，在机器学习中的SVM中引入拉格朗日乘子法即引入惩罚项解决了约束问题，在稀疏自编码器中我们引入了惩罚因子去自动调整隐层的神经元的个数
zsffuture·2022-05-19 07:54

图像检索基础

目录图像检索1相似图像检索2相似颜色检索2.1算法结构2.2自编码器2.3颜色特征提取2.4颜色特征相似度计算2.4.1颜色直方图距离2.4.2色差距离3相似纹理检索3.1纹理（texture）3.2纹理特征
鹿衔草啊·2022-05-17 16:31

MATLAB卷积神经网络cnn,Matlab编程之——卷积神经网络CNN代码解析

deepLearnToolbox-master是一个深度学习matlab包，里面含有很多机器学习算法，如卷积神经网络CNN，深度信念网络DBN，自动编码AutoEncoder(堆栈SAE，卷积CAE)的作者是
weixin_39734074·2022-05-17 07:27

自编码器(Auto-Encoder)

一、自编码器原理自编码器算法属于自监督学习范畴，如果算法把x作为监督信号来学习，这里算法称为自监督学习(Self-supervisedLearning)在监督学习中神经网络的功能:。
卷卷怪·2022-05-12 11:10

【机器学习基础】无监督学习（3）——AutoEncoder

前面主要回顾了无监督学习中的三种降维方法，本节主要学习另一种无监督学习AutoEncoder，这个方法在无监督学习领域应用比较广泛，尤其是其思想比较通用。
Uniqe·2022-05-07 17:00

python神经网络使用tensorflow实现自编码Autoencoder

目录学习前言antoencoder简介1、为什么要降维2、antoencoder的原理3、python中encode的实现全部代码学习前言当你发现数据的维度太多怎么办！没关系，我们给它降维！当你发现不会降维怎么办！没关系，来这里看看怎么autoencodeantoencoder简介1、为什么要降维随着社会的发展，可以利用人工智能解决的越来越多，人工智能所需要处理的问题也越来越复杂，作为神经网络的输
·2022-05-05 10:27

【深度学习理论】(5) 图卷积神经网络 GCN

在当前的图神经网络，主要分为以下几类，图卷积网络、图注意力网络、图自编码器、图生成网络。而其中图卷积神经网络是许多复杂图神
立Sir·2022-05-02 07:58

教你用TensorFlow和自编码器模型生成手写数字（附代码）

来源：机器之心本文长度为1876字，建议阅读4分钟本文介绍了如何使用TensorFlow实现变分自编码器（VAE）模型，并通过简单的手写数字生成案例一步步引导读者实现这一强大的生成模型。
数据派THU·2022-04-26 22:24

利用深度学习病历分析前沿进展

邓侃博士又一力作，看深度学习如何让电子病历分析取得突破：Word2Vec、AutoEncoder让文字转换为张量，有助于更精准的预测；医学知识图谱，让我们能够清晰、量化地定义疾病表型；将图像也编码成张量
mishidemudong·2022-04-24 09:50

深度学习 autoencoder_【PyTorch】2阶张量数据的自编码器 (Autoencoder) 实现

前言自编码器常被应用于数据降维、降噪、异常值检测以及数据生成等领域。
weixin_39535752·2022-04-24 07:37

Multi-modal Multi-task Masked Autoencoder：一种简单、灵活且有效的 ViT 预训练策略

MAE是一种使用自监督预训练策略的ViT，通过遮蔽输入图像中的补丁，然后预测缺失区域进行子监督的与训练。尽管该方法既简单又有效，但MAE预训练目标目前仅限于单一模态——RGB图像——限制了在通常呈现多模态信息的实际场景中的应用和性能。在新论文MultiMAE:Multi-modalMulti-taskMaskedAutoencoders中，来自瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)的团队提出了Multi
·2022-04-12 11:03

【学习笔记】李宏毅2021春机器学习课程第8.1节：自编码器（一）

文章目录1引言：自监督学习框架2什么是自编码器3自编码器到底好在哪里？
Harryline-lx·2022-04-08 08:49

《Graph neural networks A review of methods and applications》翻译

gnn分为四类:循环图神经网络、卷积图神经网络、图自编码器和时空图神经网络。论文讨论了异构图、动态图和组合优化的gnn论文的贡献是:提供了对现有图神经网络模型的详细回顾。提出了一个通用的设计管
爱玩电动的阿伟·2022-04-08 08:44

深度学习项目示例 使用自编码器进行模糊图像修复

图像模糊是由相机或拍摄对象移动、对焦不准确或使用光圈配置不当导致的图像不清晰。为了获得更清晰的照片，我们可以使用相机镜头的首选焦点重新拍摄同一张照片，或者使用深度学习知识重现模糊的图像。由于我的专长不是摄影，只能选择使用深度学习技术对图像进行去模糊处理！在开始这个项目之前，本文假定读者应该了解深度学习的基本概念，例如神经网络、CNN。还要稍微熟悉一下Keras、Tensorflow和OpenCV。
·2022-04-01 10:41

大火的何铠明：MAE——用于计算机视觉的可扩展自监督学习神器

如今，何铠明又带来一种用于计算机视觉的可扩展自监督学习器,称之为”掩码自编码器(MAE)“，本文将对该视觉学习器原理及实现方法进行解读。MaskedA
奥比中光3D视觉开发者社区·2022-03-29 07:57

【2019/ICML】DAG-GNN: DAG Structure Learning with Graph Neural Networks

abs/1904.10098源码链接：https://github.com/fishmoon1234/DAG-GNNTL;DR论文中提出一种新的DAG编码架构DAG-GNN，其实模型的本质就是一个图变分自编码器
梦家·2022-03-28 07:23

GAN 并不是你所需要的全部：从AE到VAE的自编码器全面总结

自编码器（autoencoder）作为生成的图像的传统模型还没有过时并且还在发展，所以不要忘掉自编码器！GAN并不是您所需要的全部当谈到计算机视觉中的生成建模时，几乎都会
·2022-03-24 14:51

无监督学习（含自编码器在MNIST上的图片重建实战）

目录1.无监督特征学习1.1.PCA（主成分分析）1.2.稀疏编码1.3.自编码器2.自编码器在MNIST上的图片重建实战3.自编码器变种3.1稀疏自编码器3.2.堆叠自编码器3.3.降噪自编码器3.4
喜欢蓝喜欢白·2022-03-23 08:16

【Pytorch教程】：DQN 强化学习

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
_APTX4869·2022-03-23 08:43

Pytorch学习10——Autoencoder自编码

全部代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvisionimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3DfrommatplotlibimportcmimportnumpyasnpEPOCH=10#迭代次数BATCH_SI
小葵花幼儿园园长·2022-03-20 07:13

PyTorch教程（4）Autoencoder

AutoEncoder让我们看看下面的例子。torchvision库包含流行的数据集、模型架构和框架。自动编码器是从数据集中识别潜在
求则得之，舍则失之·2022-03-20 07:42

基于autoEncoder神经网络计算图片相似度

autoEncoder网络简介图片相似度算法代码部分相似度计算结果验证应用和扩展autoEncoder网络简介：什么是autoEncoder？
think_three·2022-03-20 07:35

PyTorch学习笔记：AutoEncoder自编码模型(基于Linear)

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dimporthiddenlayerashlfromsklearn.manifoldimportTSNEfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.decompositionimpor
code_carrot·2022-03-20 07:59

pytorch实现autoencoder无监督学习

自动编码器讲述的是对于一副输入的图像，或者是其他的信号，经过一系列操作，比如卷积，或者linear变换，变换得到一个向量，这个向量就叫做对这个图像的编码，这个过程就叫做encoder，对于一个特定的编码，经过一系列反卷积或者是线性变换，得到一副图像，这个过程叫做decoder，即解码。所以现在自动编码器主要应用有两个方面，第一是数据去噪，第二是进行可视化降维。自动编码器还有着一个功能就是生成数据。
studyer_domi·2022-03-20 07:56
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