我们把有m个输入向量的稀疏编码代价函数定义为: 此处S(.) 是一个稀疏代价函数,由它来对远大于零的ai进行“惩罚”。我们可以把稀疏编码目标函式的第一项解释为一个重构项,这一项迫使稀疏编码算法能为输入向量 提供一个高拟合度的线性表达式,而公式第二项即“稀疏惩罚”项,它使 的表达式变得“稀疏”。常量 λ ...
由于该自编码器的容量有限,目标函数是均方误差,因此自编码器并没有意识到乒乓球是图片中的一个重要物品。 时间序列异常检测: 时间序列异常检测一直是学术界和工业界都关注的问题,无论使用传统的Holt-Winters,ARIMA,还是有监督算法进行异常检测,都是统计学和传统机器学习的范畴。那么随着深度学习的兴起,是否存在某种深...
2)模型没有学习到异常数据的分布,也不能够重构异常信号,异常信号引起的loss值会很大。 但实际上,正常数据和异常数据的分布是相近的,只输入正常数据,编码器也会学到异常数据的分布。 因此,我猜测:如果采用一些特定的网络学习一些特定的信号,只训练正常数据,也可以重构异常信号,异常信号和正常信号的loss没区别。此时,...
自编码器神经网络 异常检测 自编码器算法 自编码器(Autoencoder,AE),是一种利用反向传播算法使得输出值等于输入值的神经网络,它先将输入压缩成潜在空间表征,然后通过这种表征来重构输出。 自编码器由两部分组成: 编码器(encoder):这部分能将输入压缩成潜在空间表征,可以用编码函数h=f(x)表示。 解码器(decoder):...
摄影测量中编码标记点检测算法研究
一种快速的二相编码信号检测算法
论文[TIFS,2020]中提出了基于帧内质量下降机制分析的重编码检测算法。首先分析了多重编码引起的帧内质量下降特性,从理论分析和统计分析的角度详细分析了截断、取整、环路滤波对视频帧内编码帧质量的影响,通过理论分析也发现视频在经历多重编码过程中,帧内编码帧的视觉质量将出现不同程度持续的下降并最终趋于稳定不变...
摄影测量中编码标记点检测算法研究.pdf,74 传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnMogies) 2010年第29卷 第8期 摄影测量中编码标记点检测算法研究 段康容,刘先勇 (西南科技大学 信息工程学院,I~tJIl绵阳621010) 摘要:大型物体的三维测量中,使用编码标记点既解决
方式不同。1、LTE中，由层映射和预编码共同完成了MIMO的功能，其过程是首先通过层映射把要传输的码字复值调制符号映射到一个或者多个层中。2、Harris检测算法可以很好的检测角点，但对于图像的某些变化效果不是很好，比如旋转，尺寸变化甚至透视变换。
具体地,基于自编码器的时间序列异常检测算法可以分为以下几个步骤: 首先,我们需要将时间序列数据进行预处理,例如去掉异常值、进行缺失值插值等。然后,我们可以将时间序列数据分成固定长度的时间窗口,每个时间窗口都被视为一个样本。 接着,我们可以设计自编码器模型,并对其进行训练。在训练过程中,我们可以使编码器将时...