Autoencoder

降噪自动编码器（Denoising AutoEncoder）+BERT

背景：随着科技发展。出现处理更多的高维数据，比如图像、语音。1）传统的统计学-机器学习方法：由于数据维度过高，数据单调，噪声分布广，传统的特征工程很难奏效。2）降维方法，如线性学习的PCA降维方法。但很难解决非线性问题。3）CNN：利用卷积、降采样两大手段从信号数据的特点上很好的提取出了特征。但无法处理一般的非信号数据。自动编码器：自动编码器基于这样一个事实：原始input经过编码再解码后，得到x
吹洞箫饮酒杏花下·2023-03-31 00:11

神经网络模型分类及应用,神经网络模型分类问题

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。
小浣熊的技术·2023-03-30 18:35

SRL/Autoencoder: 如何根据既有网络层构建解码器

对输入的重构通过编码器和解码器完成。例如:obs—encoder—>statepresentation—decoder—>obs_reconstruction根据既有网络层（编码器）构建解码器时，根据编码器的变量shape确定对应的解码器output_shape.Forexample:#encoderconv1=layers.conv2d(num_filters=32,filter_size=8,
vickeex·2023-03-25 21:58

论文笔记之Deep Anomaly Detection on Attributed Networks

2)通过autoencoder来重构originaldata从而检测出异常节点。文中指出网络中
小弦弦喵喵喵·2023-03-22 09:07

deep auto-stacked encoder neural network pytorch实现

autoencoder分类https://blog.csdn.net/abcd2106816/article/details/92799052https://blog.csdn.net/h__ang/article
小铭同学奥利给·2023-03-17 04:01

Adversarial Autoencoder相关问题

前言简述：因为盖楼失败导致代码跑不出来，直接借用了别人的代码，发现问题更多，于是踏入了解决环境配置的不归路。目前决定先挖坑，记录下来，以备日后使用。原始目标：AdversarialAutoencoder论文学习+代码实现遇到的问题：下载了两份代码（来源不同），但是都跑不出来，问题各异。问题1（解决）代码来源：代码1问题描述：执行代码后python返回错误python错误信息：‘TypeError:
填坑组长·2023-03-14 21:09

论文笔记：Precomputed Real-Time Texture Synthesis with Markovian Generative Adversarial Networks

2.合成图片两种方式：1）生成全图的模型，效果不错但只对小图work,保真度fidelty低，一般用autoencoder2）马尔科夫模型，同时生成texture。可以捕获局部patch的统计信息。
John2King·2023-02-17 00:08

[Python人工智能] 三十九.VS Code配置Python编程和Keras环境及手写数字识别（基础篇）

前一篇文章利用Keras构建无监督学习Autoencoder模型并实现聚类分析。
Eastmount·2023-02-07 07:34

【深度学习基础6】自编码器及其变体

一、Autoencoder基础1.基本概念自编码器是一类特殊的前馈神经网络，Encodes输入得到隐含表示h，Decodes以h作为输入。
Emiliano Martínez·2023-02-06 07:38

数据分析-深度学习-神经网络

目录前言感知机多层感知机(MLP)卷积神经网络（VGG/GoogleNet/AlexNet/ResNet）循环神经网络（RNN）自编码器（Autoencoder）生成对抗网络（GAN）前言近些年随着大规模高质量标注数据集的出现
ITLiu_JH·2023-02-02 12:45

神经网络架构模型大全图,神经网络模型架构的

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·2023-02-02 10:40

神经网络模型应用实例,神经网络模型数学建模

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。
普通网友·2023-02-02 10:38

image 降维

AutoZOOM使用卷积AutoEncoder,训练时用不同训练集;AutoEncoder的网络结构:Qeba:Query-efficientboundary-basedblackboxattack对比了三种降维方法
OdayCollector·2023-02-01 14:18

基于神经网络的图像分类,图像识别神经网络模型

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·2023-01-30 14:09

神经网络与卷积神经网络,卷积神经网络运用

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·2023-01-30 14:37

Continuous Semantic Topic Embedding Model Using Variational Autoencoder论文阅读

该文提出了一种连续语义主题嵌入模型（CSTEM），该模型利用主题与词之间的连续语义距离函数来寻找文档中潜在的主题变量。语义距离可以用欧氏空间上任何对称的钟形几何距离函数来表示，本文采用马氏距离来表示。为了使语义距离更恰当地执行，我们新为每个单词引入了一个额外的模型参数，从这个距离中去掉全局因子，表明不管主题如何，它发生的可能性有多大。这无疑改善了以往的连续词嵌入主题模型中使用的高斯分布无法正确解释
Cry_Cry00·2023-01-30 07:20

用自编码器实现信用卡数据集的异常检测(详细)，Pytorch版本

1.自动编码器(Autoencoder)自动编码器(autoencoder)是神经网络的一种，该网络可以看作由两部分组成：一个编码器和一个生成重构的解码器)。传统上，自动编码器被用于降维或特征学习。
HN--hu·2023-01-29 11:36

【PyTorch】变分自编码器/Variational Autoencoder（VAE）

1模型介绍变分自编码器（variationalautoencoder，VAE）的原理介绍：VAE将经过神经网络编码后的隐藏层假设为一个标准的高斯分布，然后再从这个分布中采样一个特征，再用这个特征进行解码，期望得到与原始输入相同的结果，损失和AE几乎一样，只是增加编码推断分布与标准高斯分布的KL散度的正则项，显然增加这个正则项的目的就是防止模型退化成普通的AE，因为网络训练时为了尽量减小重构误差，必
洌泉_就这样吧·2023-01-29 11:04

降维

PCA、LDA、RS等，甚至在过程中还可以用AutoEncoder。降维或许会带来有损压缩，但是适当的损失能够提高时空效率。当然，仍然需要审慎选择，避免过度失真。
早睡早起2019·2023-01-29 05:33

【深度学习】基于深度学习Autoencoder的信用卡欺诈异常检测，效果非常牛逼

信用卡欺诈数据集，在孤立森林上能做到26%的top1000准确率，但是在Autoencoder算法上，最高做到了33.6%，但是这个数据很不稳定，有时候只有25%左右，但是至少这个模型潜力巨大，需要更多的试验
风度78·2023-01-26 02:06

使用AutoEncoder对MNIST手写数据集进行表征学习（pytorch）

AutoEncoder是一种无监督学习方式，包含编码器和解码器两部分组成。AutoEncoder常被用于降维，关于降维可参考该网站。AutoEncoder本质上还是一种线性变换，实现起来也比较简单。
张十八员外·2023-01-23 11:38

神经网络结构包括哪些,神经网络的种类和特点

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·2023-01-18 13:02

encoder decoder模型_BERT模型精讲

本文概览：1.Autoregressive语言模型与Autoencoder语言模型1.1语言模型概念介绍Autoregressive语言模型：指的是依据前面(或后面)出现的单词来预测当前时刻的单词，代表有
weixin_39853863·2023-01-17 07:34

【Pytorch教程】：GPU 加速运算

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
_APTX4869·2023-01-15 13:26

pytorch 错误解决：NotImplemented Error

文章目录错误描述问题分析特殊情况错误描述File“”,line1,inrunfile(‘C:/usr/local/Anaconda3/mylib/Autoencoder_test.py’,wdir=‘C
暖仔会飞·2023-01-13 06:17

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之常用模型

DeepLearning（深度学习）学习笔记整理系列之常用模型（四、五、六、七）九、DeepLearning的常用模型或者方法9.1、AutoEncoder自动编码器DeepLearning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点
阿炜·2023-01-11 11:08

paper：Traffic Flow Prediction With Big Data: A Deep Learning Approach SAE模型

Autoencoder理论讲解paper的任务是基于历史的交通数据预测未来的交通流量数据，并且发现交通流量的数据是具有一定的周期性的，因此其提出了SAE的模型，其希望可以先记住交通流量的数据，然后在进行推导
David_7788·2023-01-10 16:47

无监督聚类表征学习方法之对比学习(Contrastive Learning)——simclr方法

simclr方法1.参考论文《ASimpleFrameworkforContrastiveLearningofVisualRepresentations》2.无监督聚类表征学习方法主要有几种：①自动编码器(AutoEncoder
没用的阿鸡·2023-01-10 12:38

【深度学习实战】从零开始深度学习（五）：生成对抗网络——深度学习中的非监督学习问题

7章生成网络PyTorch官方文档廖星宇著《深度学习入门之Pytorch》第6章生成对抗网络其他参考的网络资料在文中以超链接的方式给出目录1.生成模型（GenerativeModel）1.1自编码器（Autoencoder
喵木木·2023-01-08 11:02

变分自编码器VAE详解及torch复现

127065903变分自编码器VAE详解：变分自编码器VAE详解AE一个简单的NN来复现下AE：classautoencoder(nn.Module):def__init__(self):super(autoencoder
WGS.·2023-01-08 10:21

论文笔记：多视图学习算法和应用研究

即：一种新的多视图三维图形特征抽取方法，称为卷积自动编码极限学习机(CAE-ELM)，它结合了卷积神经网络（CNN）、自动编码机（AutoEncoder）和极限学习机（ExtremeLearningMachine
^_^linger^_^·2023-01-07 07:56

各类叶子图像数据集

(2)基于多层神经元的自编码神经网络，包括自编码(Autoencoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类(SparseCoding)。
地理探险家·2023-01-05 01:45

VAE(Variational Autoencoder)简单记录

前言经常遇到它，然而每次小补之后又忘了，害，干脆开一篇慢慢记录一下吧。VAE->VQVAE,主要是加了VectorQuantization本文会不断更新…这篇写的不错，有空好好看看变分自编码器VAE：原来是这么一回事|附开源代码,苏剑林大佬的文章。理论代码以下代码来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/151587288classVAE(nn.Module):def__in
Andy Dennis·2023-01-04 16:12

Zero-shot Learning零样本学习 论文阅读（三）——Semantic Autoencoder for Zero-Shot Learning

Zero-shotLearning零样本学习论文阅读（三）——SemanticAutoencoderforZero-ShotLearning背景领域漂移(domainshift)自编码器算法原理思路设定算法原理具体流程参考文献SemanticAutoencoderforZero-ShotLearning提出的算法被简称为SAE，首次引入了自编码器结构，一定程度上解决了zero-shotlearni
River_J777·2023-01-02 16:32

机器学习-白板推导系列(三十二)-变分自编码器(VAE，Variational AutoEncoder)

1.Introduction本小节主要介绍的是变分自编码器（Variational  AutoEncoder）\color{red}变分自编码器（Variational\;AutoEncoder）变分自编码器
Paul-Huang·2023-01-01 20:51

JTVAE( Junction Tree Variational Autoencoder )

JunctionTreeVariationalAutoencoderforMolecularGraphGenerationYear:2018Authors:WengongJin,ReginaBarzilay,TommiJaakkolaJournalName:ICMLContributions使用分子图自动设计分子结构将整个任务分为编码（以连续方法表示分子）和解码（将连续的表示映射回分子图）Junc
吊儿郎当的凡·2022-12-31 08:57

2018 ICML | Junction Tree Variational Autoencoder for Molecular Graph Generation

2018ICML|JunctionTreeVariationalAutoencoderforMolecularGraphGenerationPaper:https://arxiv.org/pdf/1802.04364Code:https://github.com/wengong-jin/icml18-jtnn2018ICML|用于分子图生成的连接树变分自动编码器本文是WengongJin团队201
发呆的比目鱼·2022-12-31 08:51

史上最全MNIST系列（五）——AutoEncoder（普通、降噪、收缩自编码）在MNIST上的Pytorch实现

文章目录一、自编码理论1.1自编码介绍1.2什么是自编码1.3其他编解码模型1.4使用自编码的原因1.5自编码的特点1.6自编码的类别1.6.1普通自编码网络（Autoencoder）1.6.2稀疏自编码网络
wa1tzy·2022-12-31 07:50

第六周.02.VGAE带读+代码实操

VariationalGraphAuto-EncodersGAE实验TutorialonVariationalAutoencodersVGAE实操注意结果本文内容整理自深度之眼《GNN核心能力培养计划》公式输入请参考：在线Latex公式本周涉及到autoencoder
oldmao_2000·2022-12-31 07:46

自动编码器、变分自动编码器和条件变分自动编码器阅读理解

文章目录1VAEs1.1AE:AutoEncoder1.2VAE:VariationalAutoEncoder1.3CVAE:ConditionalVariationalAutoencoderReferences
进击的小杨人·2022-12-28 20:08

MATLAB实现自编码器（四）——变分自编码器实现图像生成Train Variational Autoencoder (VAE) to Generate Images

本文是对TrainVariationalAutoencoder(VAE)toGenerateImages网页的翻译，该网页实现了变分自编码的图像生成，以MNIST手写数字为训练数据，生成了相似的图像。本文主要翻译了网页中除了帮助函数外的部分，由于帮助函数较多，另外整理一篇文章介绍。Thisexampleshowshowtocreateavariationalautoencoder(VAE)inMA
佟湘玉滴玉·2022-12-28 20:36

深入理解自编码器（用变分自编码器生成图像）

自编码器自编码器（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hhh，可以产生编码来表示输入。
如松茂矣·2022-12-28 20:35

自编码器

本部分介绍自编码器及其变种，如降噪自编码器、稀疏自编码器，以及由多层自编码器组成的栈式自编码器.自编码器自编码器(autoencoder)(\text{autoencoder})(autoencoder
「已注销」·2022-12-28 16:21

目前流行的机器学习算法

深度学习(DeepLearning)算法:包括卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)、循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)、自编码器(Autoencoder
Traveler[ke]·2022-12-26 04:42

[翻译+笔记]变分自编码器：从AutoEncoder到Beta-VAE

与GAN的那篇笔记相同,做一下笔记.并不是全文翻译,只翻译一部分.原文地址:fromAutoEncodertoBeta-VAE0.前言自编码器是用来重构高维数据的，它利用一个有bottleneck层的神经网络。bottleneck层获取压缩的潜在编码，这样将嵌入向量以低维表示可以应用在许多地方，例如搜索，数据压缩，或揭示数据潜在的生成因素。本文的记号：记号意义D\mathcal{D}D数据集大小为
wjpwjpwjp0831·2022-12-25 17:23

深度学习：自编码器AutoEncoder

自编码器——AE自编码器是一种利用反向传播算法使得输出值等于输入值的神经网络，借助稀疏编码的思想（将输入压缩成潜在空间表征），使用稀疏的一些高阶特征重新组合来重构输出。自编码器两个部分：输入到隐层编码和隐层到输出解码自编码器作用实现非线性降维，只要设定输出层中神经元个数小于输入层中神经元的个数就可以对数据集进行降维。如果将输出层的神经元个数设置为大于输入层神经元个数，然后在损失函数构造上加入正则化
Poppy679·2022-12-25 02:42

【深度学习】——深度学习中基本的网络结构（1）

Python量化交易实战入门级手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统这一部分开始，是对深度学习的有关内容进行学习，在机器学习中有涉及到部分有关深度学习的内容，如CNN、autoencoder
u012804784·2022-12-23 10:13

keras中文文档笔记14——花式自动编码器

什么是自动编码器（Autoencoder）？自动编码器是一种数据的压缩算法，其中数据的压缩和解压缩函数是：1）数据相关的,2）有损的，3）从样本中自动学习的。
zhzhx0318·2022-12-23 06:40

生成星辰大海——变分自编码器（VAE）实践

一、变分自编码器自编码器（AutoEncoder）是一种表示学习技术，是深度学习中的一个重要分支，也是无监督学习的重要技术之一。一个典型的自编码器结构如Figu
SpaceAutomation·2022-12-23 06:37

VAE - variational autoencoder

降维以及PCA与Autoencoder的关系降维可以表示为原始数据经过encoder获得隐藏空间（latentspace）中的编码数据，编码数据也可以通过decoder变回原数据（但该过程可能有信息损失
Valkyrie42·2022-12-22 16:19
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他