matlab精度检验代码航空航天工程师协会 打开Matlab应用程序。 将路径设置为包含代码的文件夹。 在matlab命令提示符下输入“ DatabasePreparationVideo”。 选择视频以提取功能并存储在数据库中。 退出DatabasePreparationVideo窗口。 在matlab命令提示符下输入“ Main_Gui_Face_Recogn_latest”。 点击运行，然后选择要测试的视频。 该应用程序将从视频中识别人脸并与数据库匹配。 如果找到匹配的视频，它将提供准确的匹配结果。

在化工原料、服装、食品原料等的出货检验中，需要检测正常产品的缺陷和杂质。 在以下链接中，我分享了使用 CAE 检测和定位异常的代码，仅使用图像进行训练。 在此演示中，您可以学习如何将变分自动编码器 (VAE) 而非 CAE 应用于此任务。 VAE使用潜在空间上的概率分布，并从该分布中采样以生成新​​数据。 [日本人]以下链接介绍了仅使用正常图像训练 CAE 模型的代码，可以使用深度学习检测和定位与正常图像混合的异常。此演示将向您展示如何应用变分自动编码器。 VAE 使用潜在变量的概率分布和来自该分布的样本来生成新数据。 ■ 使用深度学习 (CAE) 进行异常检测和定位https://jp.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/72444-anomaly-detection-and-localization-using-deep-learn

视觉系统实验室：在GPU上学习计算机视觉[自述文件未定期更新] 作者：Saikat Roy， 波恩大学CudaVision实验室（SS19）的存储库（主要）在PyTorch，Python3和Jupyter笔记本电脑上实现。 该项目从神经网络的基础开始，并延伸到更深层次的模型。 以下项目包含在相应的文件夹中： 项目1：Softmax回归（无autograd / Pytorch张量） 涉及使用softmax回归和手动梯度计算对MNIST数据集进行分类。 经过5次简单的迭代运行后，训练和测试集的准确度分别为0.8931和0.8866 。 项目2：多层神经网络 涉及在PyTorch上使用香草SGD进行简单的多层神经网络训练，并通过k倍蒙特卡洛交叉验证进行超参数（学习率和批量大小）搜索。 分类是在CIFAR-10数据集上完成的。 下面给出了在3072-128-128-10体系结构上进行50次

WavenetAutoEncoder Wavenet自动编码器的pytorch实现：

矢量量化变分自编码器 这是矢量量化变分自动编码器（ ）的PyTorch实现。 您可以找到作者的带有。 安装依赖项 要安装依赖项，请使用Python 3创建一个conda或虚拟环境，然后运行pip install -r requirements.txt 。 运行VQ VAE 要运行VQ-VAE，只需运行python3 main.py 如果要保存模型，请确保包括-save标志。 您也可以在命令行中添加参数。 默认值指定如下： parser . add_argument ( "--batch_size" , type = int , default = 32 ) parser . add_argument ( "--n_updates" , type = int , default = 5000 ) parser . add_argument ( "--n_hiddens" , type

cae.py:Numpy中的压缩自动编码器

基于MNIST样式的自动编码器 （AAE）模型，可在高斯分布多元变量上对MNIST图像的样式信息进行编码。 这里使用的模型是从在第4所讨论的一个（监督对抗性自动编码）略有不同。 在本文中，仅解码器具有指示数字的标签。 鉴于此，我们还为编码器提供了标签。 路线图 简单的自动编码器 可视化潜在特征空间（样式空间）的脚本。 对抗式自动编码器，可将样式空间调整为高斯分布。 一个脚本，用于从随机样式矢量生成所有数字的图像。 设置 $ python3 -m venv pyenv $ source pyenv/bin/activate $ pip3 install -r requirements.txt 用法 $ ./mnist-sae.py --help usage: mnist-sae.py [-h] [--batch-size B] [--epochs E] [--lr LR]

将堆栈自动编码器(SAE)与极限学习机(ELM)联合,建立了深度神经网络预测模型(SAE-ELM)。利用苹果高光谱图像提取出的光谱数据,对深度神经网络的权值和阈值进行了初始化和微调。与传统ELM模型预测结果相比,SAE-ELM的预测集决定系数和残留预测偏差分别从0.7345和1.968提升至0.7703和2.116,预测集方均根误差从1.6297降至1.2837。研究结果表明:深度学习网络SAE-ELM模型的预测性能优于传统的ELM模型,将其用于预测苹果硬度是可行的。

主要介绍了keras自动编码器实现系列之卷积自动编码器操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

基于自动编码器的通信系统 基于研究论文的基于AutoEncoder的通信系统的实现和结果：“物理层深度学习简介” 此回购协议有效地实现了基于自动编码器的通信系统，摘自Tim O'Shea和Jakob Hoydis撰写的研究论文“物理层深度学习入门”。在我的无线通信实验室课程中，我从事该研究论文并重新本研究论文的结果。 基于深度学习的通信系统的概念是新的，并且具有基于深度学习的通信的许多优点。本文提供了与许多其他论文完全不同的方法，并尝试在物理层引入深度学习。 研究论文摘要 我们提出并讨论了物理层深度学习的几种新颖应用。 通过将通信系统解释为自动编码器，我们开发了一种将通信系统设计视为端到端重构任务的基本新方法，该任务旨在在单个过程中共同优化发射器和接收器组件。 我们将展示如何将该思想扩展到多个发射机和接收机的网络，并提出无线电变压器网络的概念，作为将专家领域知识纳入机器学习模型的一种手