Autoencoder自编码器第18页

浅析生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）

目录导语聚焦GANs训练GANs：双人游戏GANs的卷积神经网络架构一些有趣的例子生成模型的分类总结导语除却变分自编码器VAE（VariationalAuto-Encoder）,生成对抗网络GAN(GenerativeAdversarialNetworks

越来越胖的GuanRunwei·2021-05-02 17:56

揭秘自编码器，一种捕捉数据最重要特征的神经网络（视频+代码）

今天要讲的是自编码器Autoencoder。时长8分钟有中文字幕点击观看▼https://v.qq.com/x/page/m06331ii6yw.html首先，自编码器是一个神经网络。

大数据文摘·2021-05-02 05:40

详解变分自编码器VAE(Variational Auto-Encoder)

前言过去虽然没有细看，但印象里一直觉得变分自编码器（VariationalAuto-Encoder，VAE）是个好东西。趁着最近看概率图模型的三分钟热度，我决定也争取把VAE搞懂。

越来越胖的GuanRunwei·2021-05-01 19:51

AI学习笔记——Autoencoders(自编码器)

Autoencoder的基本概念之前的文章介绍过机器学习中的监督学习和非监督学习，其中非监督学习简单来说就是学习人类没有标记过的数据。

Hongtao洪滔·2021-04-26 08:27

浅析自动编码器（自编码器 Autoencoder）

引言当你在看论文的时候，经常会遇到编码器、解码器、自编码器（Autoencoder）这些字眼，它们到底是干什么的呢？其主要作用又是什么呢？

越来越胖的GuanRunwei·2021-04-22 00:16

在PyTorch中使用深度自编码器实现图像重建

自编码器也是神经网络的一个变种，主要用于无监督学习问题。当它们在体系结构中有多个隐藏层时，它们被称为深度自编码器。这些模型可以应用于包括图像重建在内的各种应用。

人工智能遇见磐创·2021-04-18 06:58

数据分析：Autoencoder in R

auoteencoder是深度学习的一类算法之一，由encoder,latentspace和decoder组成(见下图)。更多知识分享请到https://zouhua.top/。packages#Helperpackageslibrary(dplyr)#fordatamanipulationlibrary(ggplot2)#fordatavisualization#Modelingpackages

华仔少年·2021-04-13 22:41

CVPR 2021 | 中科大联合快手，提出人脸伪造检测新方法

一：背景和动机随着基于自编码器和生成对抗网络的图像生成技术的快速发展，以deepfake为代表的人脸伪造技术在娱乐大众的同时，也带来巨大的安全隐患。

深度学习技术前沿·2021-04-04 19:00

Autoencoder异常检测笔记

Autoencoder异常检测笔记1.autoencoder简介2.autoencoder无监督异常检测3.异常分类3.1点异常：3.2上下文异常：3.3集体异常：1.autoencoder简介Autoencoder

m0_47959299·2021-03-29 20:29

图像视频压缩：深度学习，有一套

基于深度学习的图像压缩编码自编码器Ballé1提出了一种基于变分自编码器的端到端图像压缩模型，采用结合边信息（sideinformatio

·2021-03-23 13:57

图像视频压缩：深度学习，有一套

基于深度学习的图像压缩编码自编码器Ballé1提出了一种基于变分自编码器的端到端图像压缩模型，采用结合边信息（sideinformatio

·2021-03-23 13:56

Learning Memory-guided Normality for Anomaly Detection——学习记忆引导的常态异常检测

又是一篇在自编码器框架中研究使用记忆模块的论文，可以看做19年的iccv的论文的衍生，在我的博客中对19年iccv这篇论文也做了简单介绍。韩国人写的，应该是吧，这名字听起来就像。

加一点点醋·2021-03-15 15:57

无监督训练用堆叠自编码器是否落伍？ML博士对比了8个自编码器

作者｜魔王来源｜机器之心柏林工业大学深度学习方向博士生TilmanKrokotsch在多项任务中对比了8种自编码器的性能。深度学习中的自编码器。

PaperWeekly·2021-02-19 11:38

基于深度特征分解的红外和可见光图像融合

本文提出了一种新颖的基于自编码器的融合网络模型。核心思想是，编码器将图像分别分解为具有低频和高频信息的背景和细节特征图，并且解码器恢复原始图像。

AITIME论道·2021-02-09 17:26

对话生成模型中的条件变分自编码器(CVAE)

废话不多说直接上模型：这是一个非常经典的对话生成模型，叫做HRED(HierarchicalRNNEnconder-Decoder)。思路很简单，就是用一个RNN来建模前j−1j-1j−1句话，再用一个RNN来建模第jjj句话的k−1k-1k−1个词，然后再用一个RNN来解码第jjj句话的第kkk个词。HRED模型的训练：给定一个词的上文，最大化这个词出现的对数似然（极大似然估计）即：argmax

摸鱼的辉辉酱·2021-02-08 17:33

【Pytorch教程】：加速神经网络训练

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

_APTX4869·2021-01-30 15:01

ApacheCN 深度学习译文集 20210112 更新

新增了六个教程：TensorFlow2和Keras高级深度学习零、前言一、使用Keras入门高级深度学习二、深度神经网络三、自编码器四、生成对抗网络（GAN）五、改进的GAN六、纠缠表示GAN七、跨域GAN

·2021-01-26 13:26

tesnforflow之tf.function,fit和使用cpu训练自编码器所需时间

这只是简单的对比，结果如下：方法时间tf.function1.5030秒/次fit1.9616秒/次cpu2.1381次/秒可能不同的配置会有不同的变化，这个只是简单的对比。importosimportnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportSequential,layersim

风华明远·2021-01-23 09:46

DL入门(4)：长短期记忆网络（LSTM）

写在前面：看预测论文综述时，面临这样一个问题：很多DL的方法只是会简单运用，却不是特别了解其详细原理，故针对CNN、RNN、LSTM、AutoEncoder、RBM、DBN以及DBM分别做一些简单总结

Cyril_KI·2021-01-18 10:42

DL入门(3)：循环神经网络（RNN）

写在前面：看预测论文综述时，面临这样一个问题：很多DL的方法只是会简单运用，却不是特别了解其详细原理，故针对CNN、RNN、LSTM、AutoEncoder、RBM、DBN以及DBM分别做一些简单总结

Cyril_KI·2021-01-17 21:38

DL入门(2)：自编码器(AutoEncoder)

写在前面：看预测论文综述时，面临这样一个问题：很多DL的方法只是会简单运用，却不是特别了解其详细原理，故针对CNN、RNN、LSTM、AutoEncoder、RBM、DBN以及DBM分别做一些简单总结

Cyril_KI·2021-01-17 13:49

了解CNN的工作原理

写在前面：看预测论文综述时，面临这样一个问题：很多DL的方法只是会简单运用，却不是特别了解其详细原理，故针对CNN、RNN、LSTM、AutoEncoder、RBN、DBN以及DBM分别做一些简单总结

Cyril_KI·2021-01-16 22:11

ApacheCN 深度学习译文集 20210112 更新

新增了六个教程：TensorFlow2和Keras高级深度学习零、前言一、使用Keras入门高级深度学习二、深度神经网络三、自编码器四、生成对抗网络（GAN）五、改进的GAN六、纠缠表示GAN七、跨域GAN

布客飞龙·2021-01-13 14:30

ApacheCN 深度学习译文集 20210112 更新

新增了六个教程：TensorFlow2和Keras高级深度学习零、前言一、使用Keras入门高级深度学习二、深度神经网络三、自编码器四、生成对抗网络（GAN）五、改进的GAN六、纠缠表示GAN七、跨域GAN

布客飞龙·2021-01-13 14:29

acc定义代码神经网络_【神经网络】自编码聚类算法--DEC (Deep Embedded Clustering)

1.算法描述最近在做AutoEncoder的一些探索，看到2016年的一篇论文，虽然不是最新的，但是思路和方法值得学习。

FedAI联邦学习·2021-01-12 17:17

论文阅读“Structural Deep Clustering Network”

目前的深度聚类方法通常利用深度学习强大的表示能力来提高聚类结果，例如autoencoder，这表明学习一种有效的聚类表示是一个至关重要的要求。

掉了西红柿皮_Kee·2021-01-04 13:25

kl散度度量分布_使用 Batch Normalization 防止变分自编码器中 KL 散度的消失

喜欢就关注我们吧！本论文由腾讯AILab主导，和佛罗里达大学合作完成。作者利用通过直接计算KL散度在数据集中的期望并使其有一个大于0的下界从而解决这个问题。作者基于此提出了BN-VAE，在编码器的输出使用batchnormalization。在没有增加额外的训练参数和训练量的情况下有效缓解了KL消失的问题。ABatchNormalizedInferenceNetworkKeepstheKLVani

骑马与砍杀中文站·2020-12-31 15:55

Pytorch 笔记Ⅺ——Autoencoder

文章目录导入必要的包自编码网络参数与数据网络构建可视化损失函数可视化动图可视化三维分布可视化导入必要的包fromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorchvisionimporttorch.nnasnnimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttorchtorch.__version__'1.6.0

DeepHao·2020-12-29 20:35

dae去噪自编码器如何实现去噪_【自编码器】降噪自编码器实现

#这里以最具代表性的去噪自编码器为例。

weixin_39980184·2020-12-20 07:46

稀疏自编码器_TF2.0实现稀疏自编码

weixin_39775577·2020-12-12 12:26

GAN生成对抗网络-GAN原理与基本实现-去噪与卷积自编码器01

基本去噪自编码器importtensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#显存自适应分配gpus=tf.config.experimental.list_physical_devices

gemoumou·2020-12-10 21:35

稀疏自编码器_基于tf实现稀疏自编码和在推荐中的应用

稀疏自编码自编码器(Auto-Encoder)顾名思义，即可以利用自身的高阶特征编码自己。

weixin_39928993·2020-11-25 20:09

ApacheCN 深度学习译文集 2020.9

724187166ApacheCN学习资源目录TensorFlow1.x深度学习秘籍零、前言一、TensorFlow简介二、回归三、神经网络：感知器四、卷积神经网络五、高级卷积神经网络六、循环神经网络七、无监督学习八、自编码器九

布客飞龙·2020-11-23 00:24

小幸运Q·2020-10-16 11:47

MATLAB BP神经网络中仿真结果与手工计算不符合的解决办法

前言最近在学习深度学习，在编写AutoEncoder提取隐含层的输出值时发现，使用MATLAB中自带的sim函数计算得到的神经网络输出值与自己手工计算的前向传播输出值不符合。

monitor1379·2020-10-11 10:42

用深度卷积自编码器在10分钟内降低图像噪声

作者|OrhanGaziYalçınv编译|VK来源|TowardsDatasScience你可能对不同的神经网络结构有点熟悉。你可能听说过前馈神经网络，CNNs，RNNs，这些神经网络对于解决诸如回归和分类之类的监督学习任务非常有用。但是，在无监督学习领域，我们面临着大量的问题，如降维、特征提取、异常检测、数据生成、增强以及噪声抑制等。对于这些任务，我们需要特殊的神经网络的帮助，这些神经网络是专

人工智能遇见磐创·2020-10-10 01:30

用深度卷积自编码器在10分钟内降低图像噪声

作者|OrhanGaziYalçınv编译|VK来源|TowardsDatasScience你可能对不同的神经网络结构有点熟悉。你可能听说过前馈神经网络，CNNs，RNNs，这些神经网络对于解决诸如回归和分类之类的监督学习任务非常有用。但是，在无监督学习领域，我们面临着大量的问题，如降维、特征提取、异常检测、数据生成、增强以及噪声抑制等。对于这些任务，我们需要特殊的神经网络的帮助，这些神经网络是专

人工智能遇见磐创·2020-10-09 13:18

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布客飞龙·2020-10-09 13:31

论文（基于内容的推荐系统）：GraphCAR: Content-aware Multimedia Recommendation with Graph Autoencoder

云朵拥有雨滴·2020-10-04 11:10

论文阅读“The Multi-Entity Variational Autoencoder”

引用格式：NashC,EslamiSMA,BurgessC,etal.Themulti-entityvariationalautoencoder[C]//NIPSWorkshops.2017.摘要翻译将世界表示为对象是人类智能的核心。它是人们进行推理，想象，规划和学习的先进能力的基础。人工智能通常假设对象是人类定义的表示形式，而很少有人研究如何通过无监督学习来产生基于对象的表示形式。在这里，我们提

掉了西红柿皮_Kee·2020-09-27 22:24

论文阅读“Multimodal Network Embedding via Attention based Multi-view Variational Autoencoder”

引用：HuangF,ZhangX,LiC,etal.Multimodalnetworkembeddingviaattentionbasedmulti-viewvariationalautoencoder[C]//Proceedingsofthe2018ACMonInternationalConferenceonMultimediaRetrieval.2018:108-116.问题说明多模态网络被定

掉了西红柿皮_Kee·2020-09-18 11:34

变分自编码器如何淘汰经典的推荐系统

作者|QuentinBacuet编译|VK来源|Medium随着信息过载的增加，我们不可能通过观看海量的内容来获取我们想要的项目。推荐系统可以来拯救我们。推荐系统是一种模型，通过向用户展示他们可能感兴趣的内容，帮助他们探索音乐和新闻等新内容。在Snipfeed，我们每天处理成千上万的内容，用户群的要求很高：GenZ.通过利用最先进的深度学习推荐系统，我们帮助用户浏览他们最喜欢的视频、新闻、和博客。

磐创 AI·2020-09-17 11:59

Pseudo-Label:深度学习中一种简单有效的半监督方法

Pseudo-Label:深度学习中一种简单有效的半监督方法1摘要2介绍3深度学习伪标签3.1深度神经网络3.2DenoisingAuto-Encoder去噪自编码器1摘要提出了一种简单有效的深度神经网络半监督学习方法

随君·2020-09-17 09:20

SDAE

https://github.com/wblgers/tensorflow_stacked_denoising_autoencoder

如如有梦想·2020-09-16 21:11

对抗自编码器：Adversarial Autoencoders

变分自编码器（一）：原来是这么一回事https://kexue.fm/archives/5253VAEvariationinference变分推理清爽介绍https://mp.weixin.qq.com

如如有梦想·2020-09-16 21:11

autoencoder入门

autoencoder应用autoencoder结构约束数学表达式网络优缺点主要变体sparseautoencoder思想约束数学表达式网络优缺点DenoisingAutoEncoder思想网络VariationalAutoEncoder

shaoyue1234·2020-09-16 01:44

深度学习基础（三）（稀疏）自编码器分类：深度学习 ...

现在来看一种最简单的无监督神经网络算法，自编码器。自编码器神经网络是一种运用后

dengxundong1074·2020-09-15 17:36

图像增强：LLNet: A Deep Autoencoder approach to Natural Low-light Image Enhancement介绍

LLNet:ADeepAutoencoderapproachtoNaturalLow-lightImageEnhancement（利用深度自编码器对低照度图像进行增强）一、自编码器网络结构二、训练过程三

guoyunfei20·2020-09-15 07:37

【论文阅读】利用深度自编码器神经网络预测药物相似度

在这篇文章中，做事使用全连接神经网络（FNN）来构建类药性分类模型，并使用深度自编码器来初始化模型参数。收集了药物(以ZINCW

土豆洋芋山药蛋·2020-09-15 01:37

如何选择深度学习模型

Quora上对这个问题有讨论（看这里），有一张表，囊括了常用的深度学习模型：还有一个更简单通用的模型选择方法：DBN:通用的分类问题RNN:序列化学习，时间序列CNN:图像、音频、文本分类RBM:特征提取Autoencoder

ybdesire·2020-09-14 17:20

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