在Stacked Capsule Autoencoders这篇文章中,提到了data的“equivariances”,它要表达的意识是对于同一个Object,Camera在不同的viewpoint的拍摄、object的旋转、平移、翻转等不应该对output造成影响。对于CNN来说,是通过制造各种数据增强的方式来保证这种equivariances,这样会带来非常大的计算量,同时也不符合直觉。 同时,...
应该相似,那么这两个样本表示也不应该被推远。因此, 可以放松到: 即推远的样本仅仅是哪些满足 的样本对。 当视图的数量大于2时,最终的损失函数写成如下的形式: 4 聚类结构信息。这里主要还是对学到的低维表示 进行了拼接得到 ,然后用于后续的融合聚类。聚类层还是沿用了DEC的聚类思想,利用 构造了聚类损失 ,同时...
论文题目-《Semi-supervised Anomaly Detection using AutoEncoders》 论文下载地址见如下链接(目前论文原代码尚未开源,如有需要,可以后台私信我提供社区代码): Semi-supervised Anomaly Detection using AutoEncodersarxiv.org/abs/2001.03674 摘要 异常检测在当今生产,特别是在工业光学检测和基础设施资产管理的情况下,...
AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering 本文提出了AutoRec,一种基于autoencoder的新的CF(协同过滤)模型。 THE AUTOREC MODEL 在基于评分的CF中,有m个users,n个items,部分观测的user-item评分矩阵R∈Rm×n。每个用户u∈U = {1...m}可以用部分观测的向量 来表示,即用户u对各物品的评分。 同样的,...
本文总结第一部分掩码自编码器，内容包括 引言 基于孪生网络的对比学习 重构式自编码器 掩码自编码器 MA...
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
下面针对几个论文具体谈谈区别：1、 BEiT[1]这篇是同期工作，也是比较像的。恺明的工作的主要区别是用...
论文代码:download 1 Abstract 提出了一种新的图自编码器,其中 Encoder 为普通的 GAE,而 Decoder 实现了特征重建、度重建,以及一种基于 2-Wasserstein distance 的邻居重建。 2 Introduction 两种典型的 GAE : GAE(Kipf & Welling, 2016)使用简单的重建链接结构,导致无法区分像 (2, 4) 和 (3, 5)这样的点;...
顶/踩数: 0/0 收藏人数: 0 评论次数: 0 文档热度: 文档分类: 汽车/机械/制造--CAD/CAE/CAM 系统标签: domainadversarialencoderautolatentinference Cross-DomainAdversarialAuto-EncoderHaodiHouStateKeyLaboratoryforNovelSo wareTechnology,NanjingUniversity,ChinaNo.163XianlinAvenueNanjing,Jiangsu210046hhd@smail.nju...
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 及其自回归对应模型,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,并...