如果我们更进一步,KL散度一项可以直接解析求,那么可以用另一个L 作者最后给出了一个例子,就是著名的variational autoencoder。VAE的想法大体上是,用数据xi生成codezi,希望codezi能够恢复出xi 作者使用如下方式建模qϕ(z|xi) 其中μ,σ是用xi作为输入的MLP算出来的参数。自然的,reparameterization 就可以用unit gau...
基于self-supervised learning的masked autoencoder在NLP领域取得了很好的效果。其思路是盖住一段话中的部分词语,让模型学会基于上下文信息还原被盖住的词语,从而实现模型的预训练,这样得到的模型能够更好地理解语言中的深层逻辑。理论上来说,这一思路也可以放入CV领域。如果把图片的部分patches盖住,让模型学会通过未盖住的...
所以,答案是,AutoDecoder的结构不能像AutoEncoder一样面对新数据时只需要一个Forward过程,而是需要根据后面的Decoder中隐含的先验知识,进行少量的训练,以找到一个Latent Code出来。 那么问题来了,为什么要使用一个无法进行实时推断而是每次都要训练的AutoDecoder来代替原有的AutoEncoder呢? 一个不那么具备说服力(但是论文...
作者在Intro中也提到了similarity-based and feature-based两类聚类方法,因此在这一部分进行详述。 模型浅析(Dissimilarity Mixture Autoencoder) DMAE由三个主要成分组成。首先,�提出了一个差异混合模型(DMM),将Bregman聚类等经典方法扩展到任何凸和可微的差异函数; 其次,提出了一种期望最大化的自编码器作为DMM的学...
Facebook 人工智能研究 (FAIR) 团队发表的论文 Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners 已成为计算机视觉社区的热门话题。这也是KaiMing大神在2年后的第一篇一作论文。 采用带有掩码的语言建模系统,如谷歌的 BERT 及其自回归对应物,如 OpenAI 的 GPT,已经在自然语言处理 (NLP) 任务中取得了惊人的性能,...
1. 引言 近年来，自编码器（Autoencoder）一词在许多人工智能相关的研究论文、期刊和学位论文中被频繁...
《AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering》是2015年Suvash等人发表在“The Web Conference”会议上的一篇论文,作者提出用自编码器预测用户对电影的评分。论文比较短,只有两页,可以说是深度学习在推荐系统领域应用的开端。 ABSTRACT 本文提出了一个新颖的基于自编码器的协同过滤框架——AutoRec。实验表明,Auto...
MaskedAuto-Encoders Are Scalable Vision Learners:Kaiming, Xinlei, Saining, Yanghao, Piotr, Ross, ...
论文复现——AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering,《AutoRec:AutoencodersMeetCollaborativeFiltering》是2015年Suvash等人发表在“TheWebConference”会议上的一篇论文,作者提出用自编码器预测用户对电影的评分。论文比较短,只有两页,可以说是深度学习
本文探讨了《Semi-supervised Anomaly Detection using AutoEncoders》论文，该研究针对工业中广泛应用的缺陷检测问题，特别关注自动化检测技术。传统人工检测方法存在效率低和主观性等问题，半监督学习方法在此背景下引入，利用卷积自动编码器在仅输入正常样本的情况下进行异常检测。论文重点在于利用自动编码器估计...