Autoencoder自编码器第24页

AutoEncoder训练

hzyido·2020-07-13 13:32

【字典学习 autoencoder】Dictionary Learning Tools for Matlab

DictionaryLearningToolsforMatlabContentsonthispage:Relevantpapersandlinkstootherpages:Abriefintroduction,SparseApproximation,Dictionarylearning,MODorILS-DLAK-SVDODLRLS-DLAExperimentsfromtheRLS-DLApape

hzyido·2020-07-13 12:46

自编码器（autoencoder）在协同过滤中的应用

1.自编码器(autoencoder)网上有许多关于自编码器的文章，以下这篇来自知乎的文章我感觉作为自编码器的入门是一个很好的帮助。

kingsam_·2020-07-13 09:16

LiveVideoStack线上分享第五季（九）：语音合成中的风格控制

我们邀请到了喜马拉雅音频算法工程师贺雯迪分享语音合成的基本模块以及风格迁移的概念，详解基于Multihead-Attention的Globalstyletoken算法原理以及现在目前比较值得探索的变分自编码器在语音合成中对

LiveVideoStack_·2020-07-12 22:09

使用去躁自编码提取MNIST特征

0、引言在非监督学习中，最典型的一类神经网络莫过于autoencoder(自编码器)，它的目的是基于输入的unlabeled数据X={x(1),x(2),x(3),…}X={x(1),x(2),x(3)

zqzq19950725·2020-07-12 20:33

图像分割--SegNet

SegNet结构：这样的对称结构有种自编码器的感觉在里面，先编码再解码。这样的结构主要使用了反卷积和上池化。即：SegNet和FCN最大的不同就在

zk_ken·2020-07-12 20:48

GNN在计算机视觉中的应用综述

研究人员借鉴了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度自动编码器（AutoEncoder）的思想，定义和设计了用于处理图数据的神经网络结构，这类方法统称为图神经网络(GraphNeuralNetworks

避暑客·2020-07-12 19:15

使用pytorch神经网络时报错TypeError: init() takes 1 positional argument but 2 were given的可能原因和分析

神经网络构建的开头部分：classAutoEncoder(nn.Module):def__init__(self):super(AutoEncoder,self).

York1996·2020-07-12 18:36

【零样本学习】Generalized Zero-Shot Learning via Synthesized Examples

在条件变分自编码器的基础上，可以生成seen/unseenclass的特征，然后可以用来训练分类器。

x124612·2020-07-12 16:35

机器学习英文关键词

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

weixin_30338481·2020-07-12 05:50

[解读] 浅析变分自编码器 (VAE)

变分自编码器(VAE)VAE开篇论文:(1312)Auto-EncodingVariationalBayes(1401)StochasticBackpropagationandApproximateInferenceinDeepGenerativeModelsVAE

天在那边·2020-07-12 05:01

Deep learning：四十八(Contractive AutoEncoder简单理解)

Deeplearning：四十八(ContractiveAutoEncoder简单理解)Contractiveautoencoder是autoencoder的一个变种，其实就是在autoencoder上加入了一个规则项

hzyido·2020-07-12 04:16

VAE/GAN学习笔记:Autoencoding beyond pixels using a learned similarity metric

通过将变分自编码器与生成对抗网络相结合，我们可以利用GAN鉴别器中的学习特征表示作为VAE重建目标的基础。

花梦飞·2020-07-12 04:12

生成对抗网络(GAN)简介以及Python实现

例如变分自编码器就是构建生成样本的密度函数p(x∣z,θ)p(x|z,\theta)p(x∣z,θ)，这种模型称为显示密度

slx_share·2020-07-11 23:44

[深度学习]半监督学习、无监督学习之Autoencoders自编码器(附代码)

目录自编码器介绍从零开始训练自编码器验证模型训练结果可视化结果加载预训练模型自编码器介绍自编码器的结构简单，由Encoder和Decoder组成，Encoder产生的Latentvariables是潜在变量

Thorrrrrrrrrr·2020-07-11 23:22

将对抗性自编码器与剩余稠密卷积网络集成，用于估计非高斯水力传导性

重点：设计了卷积对抗性自编码器来参数化多模态的非高斯电导率场；一种深度剩余稠密卷积网络被引入作为正向物理模型的替代物；用溶质运移模型中的非高斯传导度估计的反问题来检验整合的模型。

balabalahoo·2020-07-11 12:41

PRML读书会第十二章 Continuous Latent Variables（PCA，PPCA，核PCA，Autoencoder，非线性流形)

主讲人戴玮（新浪微博:@戴玮_CASIA）Wilbur_中博(1954123)20:00:49我今天讲PRML的第十二章，连续隐变量。既然有连续隐变量，一定也有离散隐变量，那么离散隐变量是什么？我们可能还记得之前尼采兄讲过的9.2节的高斯混合模型。它有一个K维二值隐变量z，不仅只能取0-1两个值，而且K维中只能有1维为1、其他维必须为0，表示我们观察到的x属于K类中的哪一类。显然，这里的隐变量z就

Nietzsche2015·2020-07-10 23:10

Autoencoders in Deep Learning

地址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_593af2a70101endk.html深度学习有一个重要的概念叫autoencoder，这是个什么东西呢，本文通过一个例子来普及这个术语

nigon·2020-07-10 18:10

人工智能论文研读：深度学习算法与架构综述（包含详细统计表）

本文还介绍了深度卷积网络、深度残差网络、递归神经网络、增强学习、变分自编码器等不同类型的深度结构。为了方便大家理解，我首先放几张图片和表格Github上深度学习库

喜欢打酱油的老鸟·2020-07-10 10:58

关于FV(Fisher Vector)和变分自编码VAE（Variational Autoencoder）的原理简介

1.FV（FisherVector）FV的思想用一句话概括就是：用所有的聚类中心的线性组合去表示每个特征点简单来说，假设样本各特征符合独立同分布（i.i.d）则样本的概率分布可以由各个特征维度的概率分布的乘积得到。对该式取对数的话，就可以将乘法运算转换为加法运算，即Fishervector就是对上式求偏导的结果归一化后构成的。具体数学推导过程请参考点击打开链接。fv的伪代码实现过程如下：接下来是本

excelsiorX·2020-07-10 09:53

UFLDL教程（五）之self-taught learning

这里所谓的自学习，其实就是利用稀疏自编码器对无标签样本学习其特征该自学习程序包括两部分：稀疏自编码器学习图像特征（实现自学习）---用到无标签的样本集softmax回归对样本分类---用到有标签的训练样本集准备工作下载

weixin_30618985·2020-07-10 06:18

Autoencoder 收集资料

【面向代码】学习DeepLearning（三）ConvolutionNeuralNetwork(CNN)【面向代码】学习DeepLearning（四）StackedAuto-Encoders(SAE)【deeplearning学习笔记】AutoencoderAutoencoder,SparseCoding,Sparseautoencoder简介StackedAutoencoders-UfldlDe

hzyido·2020-07-10 02:11

Deep Learning for Hyperspectral Image Classification：An Overview（2019）——深度学习论文笔记（一）

DeepLearningforHyperspectralImageClassification：AnOverview（2019）ABSTRACT1.INTRODUCTION2.DEEPMODELSSAEs（堆叠自编码器

immortal12·2020-07-10 00:42

关于AE2-Nets: Autoencoder in Autoencoder Network 的一点理解

关于AE2-Nets:AutoencoderinAutoencoderNetwork的一点理解初衷：普通学生，想着平时看了论文之后可以在博客上记一些笔记，并不是技术分享，所以写的可能不一定对，所以有写得不好的，还请各位大牛指正。谢谢！一句话概括：本文其实就是把来自异构视图的内在信息编码为一个全面的表示，并且自动的平衡不同视图的互补性和一致性背景AE2-Nets介绍拓展初衷：普通学生，想着平时看了论

Asure_AI·2020-07-09 10:49

计算机视觉之人脸学习（三）

3）算法：在分类，检测，分割等领域深度学习取得了非常大的进展2.常见的深度学习模型（1）卷积神经网（CNN）：解决图像，语音数据（2）循环神经网（RNN）：解决序列上的任务，文本数据（3）自动编码机(Autoencoder

金乘·2020-07-09 06:43

UFLDL Tutorial系列关于Autoencoder的理解

关于Autoencoder的讲解参考Andrewng的UFLDLTutorial下面两章即可http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Autoencoders_and_Sparsityhttp

Zhangdawei1993·2020-07-09 05:05

《深度学习》学习笔记（一）：稀疏自编码器（Sparse Autoencoder）

本笔记主要记录学习《深度学习》的总结体会。如有理解不到位的地方，欢迎大家指出，我会努力改正。在学习《深度学习》时，我主要是通过AndrewNg教授在http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial上提供的UFLDL（UnsupervisedFeatureLearningandDeepLearning）教程，本文在写的过程中

chenynCV·2020-07-08 08:02

深度学习发展优缺点

在07年，hitton提出了利用自编码器来stackbystack的学习图像的表征，然后堆叠起来作为神经网络参数的初始化值，然后在统一采用反向传播算法（BP算法）进行训练

sunflower_sara·2020-07-08 06:56

机器学习算法汇总（下）

监督学习Supervisedlearning人工神经网络Artificialneuralnetwork自动编码器Autoencoder反向传播Backpropagation玻尔兹曼机Boltzmannmachine

喵大树·2020-07-08 06:21

[知识点整理]用于内容感知推荐系统的门控式注意自动编码器(Gated Attentive-Autoencoder for Content-Aware Recommendation)

原文：ChenMa,PengKang,BinWu,QinglongWang,andXueLiu.2019.GatedAttentive-AutoencoderforContent-AwareRecommendation.InTheTwelfthACMInternationalConferenceonWebSearchandDataMining(WSDM’19),February11–15,2019

Type真是太帅了·2020-07-07 23:47

AE(Auto Encoder)、VAE(Variational AutoEncoder)、CVAE(Conditional AutoEncoder)解读

AE(AutoEncoder)、VAE(VariationalAutoEncoder)、CVAE(ConditionalAutoEncoder)解读文章目录1、AE(AutoEncoder)自动编码器2

元大宝·2020-07-07 22:12

人脸识别的损失函数解读

最近在研究自编码器提取特征做分类和生成、重建。所以细致了解人脸识别的各种损失函数！

元大宝·2020-07-07 22:12

基于VAE 利用重建概率的异常检测

网络学习目标变成使变量的分布函数逼近真实的分布函数，这个问题的求解需要采用变分方法，因此取名变分自编码器。

368chen·2020-07-07 19:55

一文纵览无监督学习研究现状：从自编码器到生成对抗网络

这篇文章确实写的不错，总结无监督学习的方法如下：1）自编码器2）聚类学习3）生成对抗网络4）设计不需要标签的无监督学习任务，直接从无标签的数据中学习模型视觉表征：通过解决拼图问题来进行无监督学习确实是一个聪明的技巧

mmc2015·2020-07-07 17:18

基于图嵌入的高斯混合变分自编码器的深度聚类(Deep Clustering by Gaussian Mixture Variational Autoencoders with Graph Embedding

基于图嵌入的高斯混合变分自编码器的深度聚类DeepClusteringbyGaussianMixtureVariationalAutoencoderswithGraphEmbedding,DGG作者：凯鲁嘎吉

凯鲁嘎吉·2020-07-07 16:00

深度学习图像压缩_1-概述：自编码器、量化、熵编码、率失真

1、自编码器Autoencoders目前端到端的图片压缩大多使用了自编码器结构。这里的自编码器可以理解为是一种神经网络，label与输入相同，目的是让输出接近于输入，可以用于提取特征。

heweiqiran·2020-07-07 09:59

机器学习方法体系汇总

转自“机器学习算法与Python学习”公众号监督学习Supervisedlearning人工神经网络Artificialneuralnetwork自动编码器Autoencoder反向传播Backpropagation

Fying2016·2020-07-07 07:58

UFLDL 学习笔记——稀疏自动编码机（sparse autoencoder）

自动编码机是一种出入层节点数等于输出层节点数的三层神经网络，只有中间一层隐藏层。与http://blog.csdn.net/scarecrow398966925/article/details/24178931文章中描述的三层网络类似，关于神经网络的前向传到及反向传播训练可以在上述连接的文章中有详细的讲解。自动编码机与之前描述的神经网络不同的是自动编码机要求网络的输出尽量等于输入。即zi尽量等于x

abc398966925·2020-07-07 02:54

网易易盾实验室多模态视角信息融合技术达到国际领先水平准确率等关键指标创新高

MULTI-VIEWAUTOENCODERFORIMAGEFEATURELEARNINGWITHSTRUCTUREDNONNEGATIVELOWRANK》提出了一种对多视角多模态特征信息进行有效融合的自编码器神经网络

网易云社区·2020-07-06 12:20

如何自制会跳舞的AI小姐姐？这有一份易上手的开源攻略

这几天，网友JaisonSaji开源了个叫DanceNet的神经网络，这是一个用变分自编码器、LSTM和混合密度网络构建的舞蹈生成器，合成不同姿态的逼真舞蹈动作不在话下。

量子位·2020-07-06 09:08

生成模型--自编码器（Autoencoder，AE）

自编码器（Autoencoder，AE）基本意思就是一个隐藏层的神经网络，输入输出都是x，并且输入维度一定要比输出维度大，属于无监督学习。

whitenightwu·2020-07-06 08:11

深度学习中的自动编码器：TensorFlow示例

Autoencoder如何工作？

人工智能Study·2020-07-06 05:33

TensorFlow 2.0深度学习算法实战教材---第12章自编码器

假设机器学习是一个蛋糕，强化学习是蛋糕上的樱桃，监督学习是外面的糖衣，无监督学习则是蛋糕本体。—YannLeCun前面我们介绍了在给出样本及其的标签的情况下，神经网络如何学习的算法，这类算法需要学习的是在给定样本下的条件概率(|)。在社交网络蓬勃发展的今天，获取海量的样本数据，如照片、语音、文本等，是相对容易的，但困难的是获取这些数据所对应的标签信息，例如机器翻译，除了收集源语言的对话文本外，还需

安替-AnTi·2020-07-06 01:09

堆叠降噪自编码器SDAE

https://blog.csdn.net/satlihui/article/details/81006906https://blog.csdn.net/github_39611196/article/details/85246236https://blog.csdn.net/q1242027878/article/details/84679093https://blog.csdn.net/zbz

weixin_30511107·2020-07-05 21:06

tensorflow学习笔记——自编码器及多层感知器

1，自编码器简介传统机器学习任务很大程度上依赖于好的特征工程，比如对数值型，日期时间型，种类型等特征的提取。

weixin_30408739·2020-07-05 20:40

深度信念网络（DBN）和堆叠自编码（SAE）、深度自编码器（DAE）的区别

深度信念网络（DBN）和堆叠自编码（SAE）、深度自编码器（DAE）的区别深度信念网络（DBN）和堆叠自编码（SAE）、深度自编码器（DAE）具有类似的思想，因此很容易混淆。

weixin_30257433·2020-07-05 20:30

深度学习笔记：稀疏自编码器（4）——稀疏自编码器代码练习

本文是ufldl稀疏自编码器教程中的练习，详细的练习要求参见Exercise:SparseAutoencoder，笔者将练习中要求实现的三个文件代码记录在此，并作了详细的注释。

aaronwu2·2020-07-05 19:44

神经网络学习总结#1_20181217

文章目录神经网络的基本组成卷积层：激活函数：池化层，全连接层：补充：小提示神经网络方法使用大致分类：用途分类门控正向传播反向传播梯度消失问题：岔话题：AutoEncoder在B站找的视频，看完总觉得应该总结一下

beMyselfeveryday·2020-07-05 15:21

白话Variational Autoencoder（变分自编码器）

作者也在学习当中，如有不正确的地方，请大家指正，谢谢～原始的autoencoder一般分为两个部分encoderpart和decoderpart。

一一爱吃大米·2020-07-05 13:04

ufldl 深度学习入门第三发：自我学习与无监督特征学习

目的：使用稀疏自编码器提取特征，使用softmax做分类器，实现手写字符识别分类。好处：相比较前面直接使用原始像素的softmax分类器（92%识别率），能够提升分类器的识别率，达到98%以上。

sloanqin·2020-07-05 12:36

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