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线性变分去噪声matlab代码使用深度学习先验和局部线性拟合的惩罚性PET重建 你好， 我是金敬尚。 （kssigari（at）gmail.com，kkim24（at）mgh.harvard.edu） 该代码用于以下论文：Kyungsang Kim等。 “使用深度学习先验和局部线性拟合对PET进行重建”，IEEE Transactions on Medical Imaging。 （） 由于数据文件带有链接，因此请仔细阅读以下内容。 抽象的 受深度学习在医学成像中巨大潜力的推动，我们提出了一种基于深度学习的先验迭代正电子发射断层扫描（PET）重建框架。 我们利用去噪卷积神经网络（DnCNN）方法，并使用全剂量图像作为地面真实情况和通过泊松细化从下采样数据重构的低剂量图像作为输入来训练网络。 由于大多数公开的深度网络都是在预定的噪声水平下进行训练的，因此训练和测试数据的噪声水平差异是它们作为通用先验技术的适用性的主要问题。 特别是，噪声水平在每次迭代中都会发生显着变化，这可能会降低迭代重建的总体性能。 由于现有研究不足，我们进行了仿真并评估了各种噪声条件下性能的下降。 我们的发现表明，Dn

二维紧凑变分模式分解 (2D-TV-VMD) 空间紧凑和光谱稀疏的图像分解和分割将多维信号（例如图像）分解为空间紧凑、潜在重叠的本质上波状的模式，使这些组件可用于进一步的下游分析。 通过这种分解，可以进行空频分析，解调，局部方向估计，边缘和拐角检测，纹理分析，降噪，修复或曲率估计。 我们的模型将输入信号分解为具有窄傅立叶带宽的模式； 为了应对与窄带宽不兼容的尖锐区域边界，我们引入了二进制支持函数，它们在窄带模式下充当图像重组的掩码。 L1 和 TV 术语促进稀疏性和空间紧凑性。 将支持函数约束到信号域的分区，我们有效地获得了基于光谱均匀性的图像分割模型。 通过将多个子模式与单个支持函数耦合在一起，我们能够将图像分解为多个晶粒。 我们的高效算法基于变量分裂和交替方向优化； 我们采用类似 Merriman-Bence-Osher 的阈值动力学，在稀疏促进项下通过支持函数边界的平均曲率有效地处理

GTEx数据集（V8）的条件变量自动编码器 该项目旨在使用生成模型生成合成基因表达数据。 我们首先研究数据的3D表示形式以及可能要依据的变量，以便有效地分离分布。 当前模型以组织为条件。 组织着色的GTEx数据集（1000个随机基因）的3D表示形式（UMAP，TSNE，PCA）： CVAE当前的重建质量，取决于组织。 基于： 对VAE方差损失论文： ， ， 项目进度： 基准模型创建 评估潜在空间中的均值，绝对差和分组的函数 模型调整 潜在空间大小 批次大小，学习率（应尽早确定时期数） 附加致密层的数量，每个附加层中神经元的数量 有条件的VAE模型（条件之一：组织或年龄） b-VAE模型（损失函数中的MSE / KL散度权重） 相关的VAE（ ） torch_model.py神经网络的层和属性 gtex_loder.py加载基因表达数据集 torch_train

作者: Charles B. Morrey Jr. 出版社: 世界图书出版公司北京公司 原作名: Multiple Integrals in the Calculus of Variations 出版年: 2013-6 定价: 89.00 装帧: 平装 丛书: Classics in Mathematics ISBN: 9787510058318 内容简介 · · · · · · 本书包含了大量科研人员学习多重积分变分问题和双曲偏微分方程问题的材料。书中不仅是作者科研成果的总结，更是同时代该领域或者相关领域的专业人士的巨大贡献。本书无疑会成为该领域科研人员的标准差参考书。本书的主要读者是对数学分析有一定基础的人员，分析专业的学生将会受益匪浅。 目录 · · · · · · 目次：导引；半经典结果；空间Hpm和Hp0m；弱解的可微性；一般双曲系统解和边界值问题的常规定理；调和积分理论的变分法；强伪-凸流形的δ-纽曼问题；参数积分导论：两维问题；高维Plateau问题。 丛书信息 　　Classics in Mathematics (共33册), 这套丛书还有 《代数拓扑讲义》,《二次型导论》,《有限几何（英文版）》,《Cn单位球上的函数理论》,《熵大偏差和统计力学》 等。

极小值原理与经典变分法的区别： 容许控制条件放宽。极小值条件对通常的控制约束均适用。 最优控制使哈密顿函数取全局极小值。当满足经典变分法的应用条件时，其极值条件是极小值原理中极值条件的特例。 极小值原理不要求哈密顿函数对控制向量的可微性。

变压器CVAE 该存储库包含纸质源代码： @article{fang2021transformer, title={Transformer-based Conditional Variational Autoencoder for Controllable Story Generation}, author={Fang, Le and Zeng, Tao and Liu, Chaochun and Bo, Liefeng and Dong, Wen and Chen, Changyou}, journal={arXiv preprint arXiv:2101.00828}, year={2021} } 获取源数据（ ， ， ， ）。 数据预处理（数据/）。 训练（从并行性和精度的几种不同实现中选择：train.py，train_dist.py，train_

高斯过程模型的自动变分推断。 论文“高斯过程模型的自动变分推论”的代码。 如果您使用任何代码，请引用： Nguyen，电视和Bonilla，EV，高斯过程模型的自动变分推理，在NIPS 2014中。 请参见src / demoFull.m和src / demoMixture.m ，以获取有关如何使用代码分别对具有完整高斯分布和高斯分布混合的回归模型进行推理的示例。 该代码还包括其他模型的实现：二进制分类，多分类，扭曲的高斯过程和对数高斯考克斯过程。 有关详细信息，请参见src / likelihood目录。 这些模型的预测也可以在src / prediction中实现。 要尝试新模型，只需在签名后实现一个新的似然函数： logllh = newFunction(y,f,hyp) 在哪里 y : N x P vector of observations (each colu

matlab自相关代码“基于变分模式分解和长短期记忆的流量预测的分解集成模型”的代码存储库 左建义 电子邮件：Github： 这项研究在很大程度上依赖于开源软件。 Pandas（McKinney，2010）和numpy（Stéfanet al。，2011）用于管理和处理流数据。 Matlab用于执行流分解任务并计算子信号的PACF。 Matlab的实现分别来自Dragomiretskiy和Zosso（2014）以及Wu和Huang（2009）。 这是基于Matlab内置工具箱（“ Wavelet Analyzer”中的“ Wavelet 1-D”）执行的。 （Pedregosa et al。，2011）中的GBRT模型用于衡量分解后的子信号的重要性。 使用Matplotlib（Hunter，2007）绘制数字，并使用（Abadi等人，2016）训练LSTM模型。 这些开源软件也被先前的研究人员（例如Kratzert等人）部分使用。 （2018）。 如何验证研究结果 克隆此存储库表单。 git clone https://github.com/zjy8006/DailyStreamflo

从单文档中生成简短精炼的摘要文本可有效缓解信息爆炸给人们带来的阅读压力。近年来，序列到序列（sequence-to-sequence，Seq2Seq）模型在各文本生成任务中广泛应用，其中结合注意力机制的Seq2Seq模型已成为生成式文本摘要的基本框架。为生成能体现摘要的特定写作风格特征的摘要，在基于注意力和覆盖率机制的Seq2Seq模型基础上，在解码阶段利用变分自编码器（variational auto-encoder，VAE）刻画摘要风格特征并用于指导摘要文本生成；最后，利用指针生成网络来缓解模型中可能出现的未登录词问题。基于新浪微博LCSTS数据集的实验结果表明，该方法能有效刻画摘要风格特征、缓解未登录词及重复生成问题，使得生成的摘要准确性高于基准模型。