自编码器(AE)及其变体被广泛用于无监督学习 [74],它适用于学习没有监督信息的图节点表示。 在本节中,我们将首先介绍图自编码器,然后转向图变分自编码器和其他改进。表 4 总结了所调查的 GAE 的主要特征。 表4:不同图自编码器(GAE)的比较 5.1 自编码器 图中的 AE 的用法源于稀疏自编码器(SAE)[75] ^3...
而GAE是源于GNN和自编码器的一种神经网络,通过将输入信息作为学习目标,对输出信息进行表征学习或网络嵌入。其优点在于继承了自编码器具有无监督和半监督的特征,在编码的过程中使用了聚合邻域节点信息的思想,而解码过程是对图结构数据进行解码。而且GAE可以融合多种神经网络的优点对图结构数据进行网络嵌入和图数据的生成...
图 1：自动编码器的一般架构。为了更好地理解自编码器，我们需要了解它的经典架构。如下图 1 所示。自编码器的主要组成部分有三个：编码器、潜在特征表示和解码器。图 1：自动编码器的一般架构。一般来说，我们希望自编码器能够很好地重建输入。同时，它还应该创建一个有用且有意义的潜在表示 (图 1 中编码器...
变分自编码器(Variational Autoencoders)是由Diederik Kingma和Max Welling在2014年提出来的。 1.1 网络结构 VAE的基本结构如下图所示,来自《Hands On ML》: Figure 15-11:Variational autoencoder (left), and an instance going through it (right)。 上述的Hidden1,Hidden2可以使密集层或者卷基层。 模型结构上...
首先预训练一个自编码器用来实现特征提取和图像重建。再采用一些手工设计的融合策略(基于像素的加权平均)来整合从不同源图像中提取的深度特征以实现图像融合。训练时,红外与可见光交替输入网络;测试时,红外与可见成对输入。网络中特征B0和D0分别通过blur和Laplacian滤波器得到。
变分自编码器模型综述。变分自编码器模型综述 翟正利,梁振明,周炜,孙霞 【摘要】变分自编码器(VAE)作为深度隐空间生成模型的一种,近年来其表 现性能取得了极大的成功,尤其是在图像生成方面。变分自编码器模型作为无 监 变分自编码器模型综述 翟正利,梁振明,周炜,孙霞 【摘要】变分自编码器(VAE)作为深度隐空间...
Deep Learning on Graphs: A Survey Arxiv 1812.04202 自编码器(AE)及其变体被广泛用于无监督学习 [74],它适用于学习没有监督信息的图节点表示。 在本节中,我们将首先介绍图自编码器,然后转向图变分自编码器和其他改进。表 4 总结了所调查的 GAE
自编码器(AE)及其变体被广泛用于无监督学习 [74],它适用于学习没有监督信息的图节点表示。 在本节中,我们将首先介绍图自编码器,然后转向图变分自编码器和其他改进。表 4 总结了所调查的 GAE 的主要特征。 表4:不同图自编码器(GAE)的比较 5.1 自编码器 ...
图1:自动编码器的一般架构。 为了更好地理解自编码器,我们需要了解它的经典架构。如下图 1 所示。自编码器的主要组成部分有三个:编码器、潜在特征表示和解码器。 图1:自动编码器的一般架构。 一般来说,我们希望自编码器能够很好地重建输入。同时,它还应该创建一个有用且有意义的潜在表示 (图 1 中编码器部分...
图1:自动编码器的一般架构。 为了更好地理解自编码器,我们需要了解它的经典架构。如下图 1 所示。自编码器的主要组成部分有三个:编码器、潜在特征表示和解码器。 图1:自动编码器的一般架构。 一般来说,我们希望自编码器能够很好地重建输入。同时,它还应该创建一个有用且有意义的潜在表示 (图 1 中编码器部分...