欧氏距离matlab代码具有变分自动编码器的q空间新颖性检测 该存储库包含本文的正式实现。 依存关系： Python3 茶野 千层面 麻木 科学的 Matlab的 方法： 在Matlab中实现了基于距离和密度的方法。 其他方法在python中实现。 用法： 要将建议的新颖性检测方法之一与您的数据一起使用，您应该： 在model / Data.py中实现数据加载方法 根据您的数据训练模型 运行建议的方法之一： # test_data = ... nd = NoveltyDetection ( model = 1 ) res = nd . compute_fast_novelty_scores ( test_data ) # ... 对于matlab方法，数据应首先以“ mat”格式保存： # normal_data = ..., test_data = ... nd = NoveltyDetection ( model = 1 ) latent_normal_data = nd . encode ( normal_data ) latent_test_data = nd . encode

TF-VAE-GAN-DRAW ，和TensorFlow实现。 跑 VAE / GAN： python main.py --working_directory /tmp/gan --model vae 画： python main-draw.py --working_directory /tmp/gan 深度卷积生成对抗网络在使用默认参数的10个星期后产生了不错的结果。 ＃＃＃去做： 更复杂的数据。 添加 用空间变压器层替换当前的注意力机制

实时GPS可降水量资料的变分同化个例研究.pdf

自适应全变分图像去噪模型及其快速求解(Matlab CODE)

数学建模，微分法、变分法、稳定性建模。 数学建模 微分法 变分法 稳定性 建模

A Weighted Difference of Anisotropic and Isotropic Total Variation Model for Image Processing2015论文代码

保持边界去噪较好的方法，matlab代码，可以直接用，就是单一点。

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},

将 2D 输入信号基于频谱分解为 k 个波段分离模式。 在这里，我们提出了一个完全非递归的变分模式分解模型，其中模式是同时提取的。 该模型寻找一组模式及其各自的中心频率，以便这些模式共同再现（2D）输入信号，而每个模式在解调到基带后都是平滑的。 使用乘数方法的交替方向方法可以有效地优化变分模型。 这是一维 VMD 的概括： http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/44765-variational-mode-decomposition 参见：K. Dragomiretskiy 和 D. Zosso，变分模式分解，IEEE Trans。 信号处理62（3）：531-544，2014. http://dx.doi.org/10.1109/TSP.2013.2288675 和 K. Dragomiretskiy 和 D. Zos

这是图像处理的全变分算法。下载解压后直接运行。