1. 引言 这篇博文主要是对论文“Deep Clustering by Gaussian Mixture Variational Autoencoders with Graph Embedding”的整理总结,这篇文章将图嵌入与概率深度高斯混合模型相结合,使网络学习到符合全局模型和局部结构约束的强大特征表示。将样本作为图上的节点,并最小化它们的后验分布之间的加权距离,在这里使用Jenson-...
autoencoders, Variational autoencoders (VAEs) are generative models, like Generative Adversarial Networks 首先需要明确的是variational autocoder是一种典型的生成模型,而传统的autoencoder则不是。 与经典的autoencoder的不同的是,variational autoencoder通过encoder将input编码为隐空间中的一种分布。 Probabilistic fr...
4.2 基于变分自编码器(Variational AutoEncoder, VAE)的深度聚类 参考:变分推断与变分自编码器,变分深度嵌入(Variational Deep Embedding, VaDE) ,基于图嵌入的高斯混合变分自编码器的深度聚类(Deep Clustering by Gaussian Mixture Variational Autoencoders with Graph Embedding, DGG),元学习——Meta-Amortized Variation...
4.1 基于自编码器(AutoEncoder, AE)的深度聚类 参考:Deep Clustering Algorithms- 凯鲁嘎吉 - 博客园 (DEC, IDEC, DFKM, DCEC) 4.2 基于变分自编码器(Variational AutoEncoder, VAE)的深度聚类 参考:变分推断与变分自编码器,变分深度嵌入(Variational Deep Embedding, VaDE),基于图嵌入的高斯混合变分自编码器的深...
Generative Adversarial Network (GAN) and Variational Autoencoder (VAE) 2.loss function 引导网络学习适合聚类的表示能力(representation),我们将loss分成两类:主聚类损失(principal clustering loss)和辅助聚类损失(auxiliary clustering loss) Principal Clustering Loss ...
生成模型——NVAE: A Deep Hierarchical Variational Autoencoder——arxiv2020.07,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Learning Latent Superstructures in Variational Autoencoders for Deep Multidimensional ClusteringXiaopeng LiZhourong ChenLeonard K. M. PoonNevin L. ZhangInternational Conference on Learning Representations
Image Clustering via the Principle of Rate Reduction in the Age of Pretrained ModelsCCPICLR 2024Pytorch P2OT: Progressive Partial Optimal Transport for Deep Imbalanced ClusteringP2OTICLR 2024Pytorch Deep Generative Clustering with Multimodal Diffusion Variational AutoencodersCMVAEICLR 2024To be released ...
DeepCCI首先学习一种嵌入函数,该函数使用Autoencoder (AE)和GCN将细胞联合投影到共享嵌入空间中。通过使用嵌入信息,DeepCCI将细胞聚类为几个组。然后,开发团队手动策划了一个名为LRIDB的综合信号分子相互作用数据库,用于与多亚基的L–R相互作用。根据LRIDB,DeepCCI预测给定scRNA-seq数据中任何一对簇之间的细胞间串扰。
本文对 Autoencoder (AE) 和variational Autoencoder (VAE) 进行了详细的介绍,它们分别是主要用于数据压缩和数据生成。 VAE 解决了 AE 的非正则化潜在空间的问题,这使其能够从潜在空间中随机采样的向量生成数据。以下是 AE和VAE的关键点总结 自编码器 (AE) ...