matlab代码影响基于自动编码器的单图像超分辨率 介绍 单图像超分辨率（SISR）是计算机视觉中的不适定问题，并且在视频编码的背景下显示出其潜力。 自从SRCNN [1]模型首次提出以来，训练基于深度学习的模型来执行超分辨率已成为该领域的当前研究重点。 基于深度学习的超分辨率的当前流程如图1所示。首先使用双三次/ SHVC方法将原始图像降采样为低分辨率图像，然后通过插值方法将低分辨率图像放大。 插值图像用于深度学习模型的训练和测试。 图1：当前基于深度学习的SISR模型的一般结构。 在该项目中，发现不同的下采样方法对基于深度学习的SISR模型的训练和性能有深远的影响。 使用几乎没有别名的下采样和内插方法进行训练对网络恢复高一半频率的信息没有帮助。 基于这些结论，设计了一种可以同时学习下采样和上采样操作的自动编码器模型，希望该自动编码器模型可以学习适当的下采样方法，以便在上半频率范围内获得更多信息。可以恢复的。 测试结果表明，与VDSR [2]模型相比，该自动编码器模型可以实现更高的PSNR值。 自动编码器模型的结构如图2所示。图2：基于自动编码器的SISR模型的结构。 表1给出了测试

1.自编码器简介，包括（1.1什么是自编码器，1.2自编码器有什么用，1.3怎样构建自编码器，1.4自编码器及其变体） 2.稀疏自编码器(SAE)，包括（2.1为什么要有稀疏自编码器，2.2稀疏自编码器介绍，2.3稀疏自编码器原理，2.4与自编码器的区别） 3.收缩自编码器(CAE)，包括（3.1 预备知识，3.2 CAE目标，3.3 CAE构造） 4.去噪自编码器(DAE)，包括（4.1什么是去噪自编码器，4.2去噪自编码器的结构） 5.变分自编码器(VAE)，包括（5.1为什么用变分自编码器，5.2变分自编码器的结构）

均值漂移聚类matlab代码使用从卷积自动编码器中学到的功能进行无监督图像分割 通过训练深度卷积自动编码器，已经从图像中学到了一些有用的功能。 我们使用PCA进行了特征变换。 最后，采用均值漂移聚类算法以无监督的方式对图像进行分割。 EDISON分割：基于EDISON工具箱的图像分割 均值漂移马替代方案：Weizmann马数据集下均值漂移聚类的替代试验 Training BSDS500 ：BSDS 500数据集下的培训网络代码 训练马：Weizmann马数据集下的训练网络代码 可视化PCA功能：可视化PCA转换后的功能 替补：计算图像分割的BSDS测试分数 EDISON matlab接口：用于均值漂移聚类的matlab包装器

混合自动编码器模型 这是D.Zhang的本文混合自动编码器中描述的模型的实现。 用法 python3 src/main.py --input-train tests/clusters_norm_10_train.mat --training-steps 100 --classifier-topology 64 32 16 --num-clusters 3 --autoencoder-topology 64 32 16 8 --input-dim 8 --input-predict tests/clusters_norm_10_test_1.mat --output results.mat --autoencoders-activation tanh tanh tanh tanh usage: Mixture Autoencoder model [-h] [--input-train IN

vae_lightning 具有PyTorch Lightning的变体自动编码器

使用 MATLAB 对传感器数据进行基于自动编码器的异常检测 该演示重点介绍了如何使用基于自动编码器的半监督机器学习技术来检测传感器数据中的异常（三缸泵的输出压力）。该演示还展示了如何通过自动代码生成将经过训练的自动编码器部署在嵌入式系统上。自动编码器的优点是可以训练它们用代表正常操作的数据检测异常，即您不需要来自故障的数据。 # 自动编码器基础 自编码器基于神经网络，网络由编码器和解码器两部分组成。编码器将 N 维输入（例如一帧传感器数据）压缩为 x 维代码（其中 x < N），其中包含输入中携带的大部分信息，但数据较少。因此，编码器有点类似于主成

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电影推荐系统使用自动编码器和DNN 混合自动编码器和基于DNN的电影推荐模型

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CNN_with_CAES_and_DQN 卷积神经网络的组合，其中卷积自动编码器（堆叠式）与深度 Q 网络相结合。 C++代码基于tiny_cnn