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[英语] 这个例子展示了如何在 MATLAB 中创建一个条件变分自动编码器 (VAE) 来生成数字图像。VAE 生成具有 MNIST 数据集样式的手绘数字。与变分自动编码器 (VAE) 不同的是，条件 VAE 可以输入要生成的类标签，可以合成更清晰的图像。条件GAN（生成对抗网络）也是合成图像的变量。来自VAE的合成图像往往会模糊，因为此类图像的损失值变低。使用GANs ，问题可能会得到解决。 https://jp.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/74921-conditional-gan-generative-adversarial-network-with-mnist [日本人]这个演示实现了一个条件变分自动编码器。与普通变分自编码器的不同之处在于，您可以指定要生成的图像的标签。这将允许您生成更清晰的图像。 由于VAE的机制，当生成的

这是文章关于变分自动编码器的中文代码注解 源代码来自于： : 环境要求： pip install requirements.txt 其他利用的资源： 转置卷积原理动态图： : 模型图片： : 由于本人水平有限，欢迎各位提出批评建议 公众号：BBIT

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

CAE-ELM 介绍 3D形状特征在图形应用程序中起着至关重要的作用，例如3D形状匹配，识别和检索。 在过去的二十年中，已经开发出了各种3D形状描述符。 但是，现有的描述符是手工设计的功能，需要大量劳动来设计，并且无法为大量数据提取判别信息。 我们提出了一种快速的3D特征学习方法，即卷积自动编码器极限学习机（CAE-ELM），该方法结合了卷积神经元网络，自动编码器和极限学习机（ELM）的优势。 此方法比其他方法执行得更好，更快。 另外，我们定义了一种基于CAE-ELM的新颖架构。 该体系结构接受两种类型的3D形状表示，即体素数据和有符号距离场数据（SDF），作为提取3D形状的全局和局部特征的输入。 体素数据描述结构信息，而SDF数据包含3D形状的详细信息。 此外，提出的CAE-ELM可以用于实际的图形应用程序，例如3D形状完成。 实验表明，CAE-ELM提取的特征优于现有的手工特征以

我把这件作品献给我的儿子。 粒子群优化是优化中最著名的随机搜索算法之一。 在这些代码中，并基于下面的参考资料，我们向您介绍了一个由 PSO 训练的完全连接的常规自动编码器。 [1] MN Alam，“粒子群优化：MATLAB 中的算法及其代码粒子群优化：MATLAB 中的算法及其代码”，no。 2016 年 3 月。 [2] Y. Liu、B. He、D. Dong、Y. Shen 和 T. Yan，“ROS-ELM：用于大数据分析的强大在线顺序极限学习机”，Proc. ELM-2014 卷。 1，算法理论，卷。 3，第 325-344 页，2015 年。 [3] H. Zhou, G.-B. Huang、Z. Lin、H. Wang 和 YC Soh，“堆叠极限学习机”，IEEE Trans。 Cyber​​n.，卷。 PP，没有。 99，第。 2014 年 1 月。

降噪变压器自动编码器 此回购保存了我对Kaggle竞赛解决方案中的降噪自动编码器部分。 我的大部分工作都花在了训练降噪自动编码器网络上，以捕获输入之间的关系，并将学习到的表示形式用于下游监督模型。 复制单个模型 获取代码并移至代码目录。 按照指定安装python软件包。 下载比赛数据并修改的路径。 在单个GPU机器上运行python train.py并等待大约20个小时。 通过岭回归，其交叉验证的RMSE得分应为0.8412。 关于网络 该网络是一个AutoEncoder网络，中间层是变压器样式的编码器块。 训练网络执行以下两项任务：1）预测数据损坏掩码，2）重建干净的输入。 可以从变压器编码器输出中提取功能以用于下游任务。 网络图如下： 观察与思考过程 获取一个好的DAE。 我首先用(linear->relu) x 3作为中间层的老式自动编码器进行了实验，所学习的表示形

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},

自动编码器在脑MR图像中的无监督异常分割：比较研究 该存储库包含我们的论文的代码，该论文是。 如果您使用我们的任何代码，请引用： @article{Baur2020, title = {Autoencoders for Unsupervised Anomaly Segmentation in Brain MR Images: A Comparative Study}, author = {Baur, Christoph and Denner, Stefan and Wiestler, Benedikt and Albarqouni, Shadi and Navab, Nassir}, url = {http://arxiv.org/abs/2004.03271}, year = {2020} } @article{baur2021autoencoders, tit

作者：安德烈·维特（Andre Veit） 领英（LinkedIn）： : 电子邮件： 信用卡欺诈检查 不平衡数据的分类和异常检测 关于本笔记本 欺诈并不是什么新鲜事物，事实上，据《您的钱》网站称，第一个欺诈记录发生在公元前300年。 如今，在互联网和数字化以惊人的速度增长的世界中，每天都通过网络实现数百万笔交易和其他操作。 这意味着欺诈者有很多机会。 幸运的是，相对而言很少。 不幸的是……这个事实使他们很难被抓住。 本笔记本的目的是探索几种处理异常检测和高度不平衡的数据集的方法。 概述： 数据探索与准备 无监督学习-异常检测 2.1。 隔离林2.2。 局部离群因子 监督学习-分类 3.1。 逻辑回归3.2。 随机森林3.3。 支持向量机 自动编码器-无监督和半监督学习 4.1。 无监督学习4.2。 半监督学习 数据集 该数据集来自Kaggle网站，可以通过以下链接找到：