无监督文本聚类 使用无监督学习对单词进行聚类的代码这将一段文本作为输入，并使用无监督聚类对每个单词进行聚类。

本文提出了一种新的无监督显着性合成Kong径雷达（SAR）图像变化检测方法。 图像的显着区域始终是有区别的，并且与其他区域不同，这使得它们很容易被注意到。 局部区域的强烈视觉对比度使显着性适合于指导SAR图像的变化检测，这两个图像之间存在差异。 通过将显着性提取应用于通过对数比运算符获得的初始差异图，可以得到显着性图，其中包括了大多数变化区域，并且同时很好地忽略了由斑点噪声引起的伪变化像素。 然后，通过对显着性图进行阈值处理，可以保留大多数兴趣区域，并进一步将其用于从初始SAR图像中提取区域以生成差异图像。 主成分分析（PCA）方法用于从局部补丁中提取特征，以合并空间信息并减少孤立像素的影响。 最后，采用k均值聚类来获得所提取特征的变化图，将其聚类为两类：变化区域和不变区域。 在五个真实和两个模拟SAR图像数据集上的实验结果证明了该方法的有效性。

SESF保险丝 SESF-Fuse：用于多焦点图像融合的无监督深度模型 抽象的 在这项工作中，我们提出了一种无监督的深度学习模型来解决多焦点图像融合问题。 首先，我们以无监督的方式训练编码器-解码器体系结构，以获取输入图像的深层特征。 然后，我们利用这些特征和空间频率来测量活动水平，这在多焦点融合任务中起着至关重要的作用。 该方法背后的关键点在于，只有景深（DOF）内的对象在照片中才具有清晰的外观，而其他对象则很可能被模糊。 与以前的工作相比，我们的方法分析的是深层特征的锐利外观，而不是原始图像。 实验结果表明，与现有的16种融合方法相比，该方法在客观和主观评估中均达到了最新的融合性能。 可视化 我们在下图中显示融合结果的可视化。 第一行是近焦点源图像，第二行是远焦点源图像。 第三行是我们方法的决策图，最后一行是融合结果。 分行介绍 我们在该分支机构中提供SESF-Fuse的培训和测试方法

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SfM学习者 该代码库实现了本文所述的系统： 通过视频无监督地学习深度和自我运动 ，，， 在CVPR 2017（口头）中。 有关更多详细信息，请参见。 如有任何疑问，请联系（ ）。 先决条件 该代码库是使用Tensorflow 1.0，CUDA 8.0和Ubuntu 16.04开发和测试的。 运行单视图深度演示 我们提供了用于运行我们的单视图深度预测模型的演示代码。 首先，通过运行以下命令下载预训练的模型 bash ./models/download_depth_model.sh 然后，您可以使用提供的ipython-notebook demo.ipynb来运行演示。 准备训练数据 为

图分类用变压器 这一计划规定，在描述了我们U2GNN执行，我们充分利用了变压器自重视网络，构建一个先进的聚合函数学习图形表示。 用法 消息 17-05-2020：更新Pytorch（1.5.0）实施。 要求 Python 3.x Tensorflow 1.14 张量2张量1.13 Networkx 2.3 Scikit学习0.21.2 训练 U2GNN$ python train_U2GNN_Sup.py --dataset IMDBBINARY --batch_size 4 --ff_hidden_size 1024 --fold_idx 1 --num_neighbors 8 --num_sampled 512 --num_epochs 50 --num_timesteps 4 --learning_rate 0.0005 --model_name IMDBBINARY_bs

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