CAE-ELM 介绍 3D形状特征在图形应用程序中起着至关重要的作用，例如3D形状匹配，识别和检索。 在过去的二十年中，已经开发出了各种3D形状描述符。 但是，现有的描述符是手工设计的功能，需要大量劳动来设计，并且无法为大量数据提取判别信息。 我们提出了一种快速的3D特征学习方法，即卷积自动编码器极限学习机（CAE-ELM），该方法结合了卷积神经元网络，自动编码器和极限学习机（ELM）的优势。 此方法比其他方法执行得更好，更快。 另外，我们定义了一种基于CAE-ELM的新颖架构。 该体系结构接受两种类型的3D形状表示，即体素数据和有符号距离场数据（SDF），作为提取3D形状的全局和局部特征的输入。 体素数据描述结构信息，而SDF数据包含3D形状的详细信息。 此外，提出的CAE-ELM可以用于实际的图形应用程序，例如3D形状完成。 实验表明，CAE-ELM提取的特征优于现有的手工特征以

我把这件作品献给我的儿子。 粒子群优化是优化中最著名的随机搜索算法之一。 在这些代码中，并基于下面的参考资料，我们向您介绍了一个由 PSO 训练的完全连接的常规自动编码器。 [1] MN Alam，“粒子群优化：MATLAB 中的算法及其代码粒子群优化：MATLAB 中的算法及其代码”，no。 2016 年 3 月。 [2] Y. Liu、B. He、D. Dong、Y. Shen 和 T. Yan，“ROS-ELM：用于大数据分析的强大在线顺序极限学习机”，Proc. ELM-2014 卷。 1，算法理论，卷。 3，第 325-344 页，2015 年。 [3] H. Zhou, G.-B. Huang、Z. Lin、H. Wang 和 YC Soh，“堆叠极限学习机”，IEEE Trans。 Cyber​​n.，卷。 PP，没有。 99，第。 2014 年 1 月。

降噪变压器自动编码器 此回购保存了我对Kaggle竞赛解决方案中的降噪自动编码器部分。 我的大部分工作都花在了训练降噪自动编码器网络上，以捕获输入之间的关系，并将学习到的表示形式用于下游监督模型。 复制单个模型 获取代码并移至代码目录。 按照指定安装python软件包。 下载比赛数据并修改的路径。 在单个GPU机器上运行python train.py并等待大约20个小时。 通过岭回归，其交叉验证的RMSE得分应为0.8412。 关于网络 该网络是一个AutoEncoder网络，中间层是变压器样式的编码器块。 训练网络执行以下两项任务：1）预测数据损坏掩码，2）重建干净的输入。 可以从变压器编码器输出中提取功能以用于下游任务。 网络图如下： 观察与思考过程 获取一个好的DAE。 我首先用(linear->relu) x 3作为中间层的老式自动编码器进行了实验，所学习的表示形

SRVAE（用于实像超高分辨率的生成变分自动编码器） 致志，王立文，李卓德，玛丽·保妮·卡尼和萧婉琪 此仓库仅提供简单的测试代码，预训练的模型和网络策略演示。 我们提出了使用生成的变分自动编码器（dSRVAE）的联合图像去噪和超分辨率模型 我们参加CVPRW 请检查我们的 BibTex @InProceedings{Liu2020dsrvae, author = {Liu, Zhi-Song Siu, Wan-Chi and and Wang, Li-Wen and Li, Chu-Tak and Marie-Paule Cani and Yui-Lam Chan}, title = {Unsupervised Real Image Super-Resolution via Generative Variational AutoEncoder},

自动编码器在脑MR图像中的无监督异常分割：比较研究 该存储库包含我们的论文的代码，该论文是。 如果您使用我们的任何代码，请引用： @article{Baur2020, title = {Autoencoders for Unsupervised Anomaly Segmentation in Brain MR Images: A Comparative Study}, author = {Baur, Christoph and Denner, Stefan and Wiestler, Benedikt and Albarqouni, Shadi and Navab, Nassir}, url = {http://arxiv.org/abs/2004.03271}, year = {2020} } @article{baur2021autoencoders, tit

作者：安德烈·维特（Andre Veit） 领英（LinkedIn）： : 电子邮件： 信用卡欺诈检查 不平衡数据的分类和异常检测 关于本笔记本 欺诈并不是什么新鲜事物，事实上，据《您的钱》网站称，第一个欺诈记录发生在公元前300年。 如今，在互联网和数字化以惊人的速度增长的世界中，每天都通过网络实现数百万笔交易和其他操作。 这意味着欺诈者有很多机会。 幸运的是，相对而言很少。 不幸的是……这个事实使他们很难被抓住。 本笔记本的目的是探索几种处理异常检测和高度不平衡的数据集的方法。 概述： 数据探索与准备 无监督学习-异常检测 2.1。 隔离林2.2。 局部离群因子 监督学习-分类 3.1。 逻辑回归3.2。 随机森林3.3。 支持向量机 自动编码器-无监督和半监督学习 4.1。 无监督学习4.2。 半监督学习 数据集 该数据集来自Kaggle网站，可以通过以下链接找到：

去噪自动编码器 可以训练去噪自动编码器，以无人监督的方式学习特征空间的高级表示。 可以通过将经过预训练的自动编码器的一层一层堆叠在一起来创建深度神经网络。 整个网络的培训分三个阶段进行： 1.预训练：在此阶段中，对每个层进行训练，以从损坏的版本中重建原始数据。 破坏输入的不同有效方法包括： -添加小高斯噪声-将变量随机设置为任意值-随机将输入变量设置为0 2.学习：在此阶段中，将S形层和softmax层放置在堆栈的顶部，并接受有关分类任务的培训。 3.微调：使用标准反向传播算法对整个网络进行微调 ＃创建堆叠降噪自动编码器的结构sDA = StackedDA（[300，100]） # Pre-train layers one at a time, with 50% Salt and Pepper noise sDA.pre_train(X[:1000], rate=0.5, n_iters

压缩自动编码器的有损图像压缩 入门 开始实验的最快方法是使用在上训练的。 通过使用提供的脚本下载框架，可以构建任意数据集。 有关更多详细信息，下载链接和更多结果，请参见 。 训练 python train.py --config ../configs/train.yaml 例如train.yaml ： exp_name : training num_epochs : 1 batch_size : 16 learning_rate : 0.0001 # start fresh resume : false checkpoint : null start_epoch : 1 batch_every : 1 save_every : 10 epoch_every : 1 shuffle : true dataset_path : datasets/yt_small_720p num_wo

Tensorflow中的LSTM自动编码器和LSTM未来预测器。 这是基于本文的简单实现： : 要求 Tensorflow 1.4.0 的Python 3.5.4 Python软件包：numpy，matplotlib，os，argparse，scipy 用法 数据生成后实施重建或未来预测 使用旋转和移位生成数据：Image_generation.ipynb 使用LSTM自动编码器重建数据：Autoencoder.ipynb 输入重构和未来预测：AE_with_Predictor 结果 从复合模型 数据序列（从左到右）：0,1，...，t-1，t 轮换数据 在LSTM模型中输入序列数据后，重建数据并预测旋转多少 输入顺序 输入重构 未来预测 移位数据 在LSTM模型中输入序列数据后，重建数据并预测多少位移 输入顺序 输入重构 未来预测 参考实现 https://githu

matlab灰色处理代码贸易发展署 该规范是根据以下论文中描述的方法创建的：周金杰，何卓南，刘晓东，王珊珊，刘切根，王玉浩。 变换后的降噪自动编码器用于图像恢复 动机 图像恢复问题通常是不适的，可以通过事先学习图像来缓解。 受像素域和小波域联合利用先验的可观性能的启发，我们提出了一种新颖的先验变换变换去噪自动编码器（TDAEP）。 TDAEP的核心思想是通过变换域来增强经典的降噪自动编码器（DAE），该域可从多个视图捕获互补信息。 具体地，使用1级非正交小波系数来形成4通道特征图像。 此外，通过堆叠像素域下的原始图像和小波域下的4通道特征图像，可以获得5通道张量。 然后，我们使用5通道张量作为网络输入来训练变换后的DAE（TDAE）。 基于受过训练的自动编码器获得优化的图像先验，并借助辅助变量技术将其合并到迭代恢复过程中。 结果模型通过近端梯度下降技术解决。 许多实验表明TDAEP的性能优于一组图像恢复基准算法。 无花果 图1.变换域中5通道张量的形成过程流程图。 图2. TDAEP训练过程中的网络架构流程图。 图3. TDAEP的直观图示。 顶部：学习先验知识的培训阶段。 下：使用所