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搜索资源列表

  1. IA3_AP1_2_Encryption_GAN:使用gan和自动编码器网络的加密系统-源码

  2. IA3_AP1_2_Encryption_GAN 使用GAN和自动编码器网络的加密系统

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：57mb
    • 提供者：weixin_42104778

  1. Audiovisual-Synthesis:通过示例自动编码器进行无监督的多对多视听合成-源码

  2. 视听合成 通过示例自动编码器进行无监督的多对多视听合成 ， ， // 此仓库提供了我们工作的PyTorch实施。 致谢：此代码大量借鉴了和Tacotron。 摘要视频 示范影片 依存关系 首先，请确保您的计算机上已安装ffmpeg。 然后，运行： pip install -r requirements.txt 数据 我们在提供CelebAudio数据集。 火车 语音转换 查看“ scr ipts / train_audio.sh”以获取训练语音转换模型的示例。确保目录“日志”存在。 通常，运行

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：weixin_42116585

  1. Variational-Autoencoder-For-Outlier-Detection:使用变异自动编码器在交易系统中进行异常检测的小概念证明-源码

  2. 异常检测的变分自动编码器 使用变异自动编码器在交易系统中进行异常检测的小概念证明

  3. 所属分类：其它

  1. HierarchicalAD.jl:包含用于通过分层生成模型（例如，阶梯式自动编码器）进行异常检测的源代码的存储库-源码

  2. HierarchicalAD.jl 一个包含用于通过分层生成模型（例如，阶梯式自动编码器）进行异常检测的源代码的存储库。 该代码库使用Julia语言和进行了可重现的科学项目，名为 HierarchicalAD.jl 它是由VítŠkvára创作的。 要（本地）复制此项目，请执行以下操作： 下载此代码库。 请注意，原始数据通常不包含在git历史记录中，可能需要独立下载。 打开Julia控制台并执行以下操作： julia> using Pkg julia> Pkg.activ

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：36kb
    • 提供者：weixin_42117340

  1. credit_card_fraud_detection:信用卡欺诈检测-无监督异常检测-分类不平衡-自动编码器-源码

  2. 作者：安德烈·维特（Andre Veit） 领英（LinkedIn）： : 电子邮件： 信用卡欺诈检查 不平衡数据的分类和异常检测 关于本笔记本 欺诈并不是什么新鲜事物，事实上，据《您的钱》网站称，第一个欺诈记录发生在公元前300年。 如今，在互联网和数字化以惊人的速度增长的世界中，每天都通过网络实现数百万笔交易和其他操作。 这意味着欺诈者有很多机会。 幸运的是，相对而言很少。 不幸的是……这个事实使他们很难被抓住。 本笔记本的目的是探索几种处理异常检测和高度不平衡的数据集的方法。

  3. 所属分类：其它

  1. Reconstruction-AutoEncoder:使用自动编码器进行伊朗字符重建-源码

  2. 重构自动编码器 使用自动编码器进行伊朗字符重建 讨论 在这个项目中，我们使用自动编码器来完成重建任务，特别是为了改善车牌中的扭曲字符，以改善目标检测中的字符识别（YOLOV3）。自动编码器分为两个部分：1）编码器2）解码器，当输入图像为转发给编码部分，图像的大小由卷积层和最大池化层减小，压缩后的图像表示为潜矢量，相反，解码层具有反卷积和上采样层，直到图像的大小增大为止。输入和输出将相等。 数据集 在自动编码器的左侧，我和我的同事使用伊朗车牌数据集在不同情况（光照，角度，天气条件等）下裁剪了数据集

  3. 所属分类：其它

  1. RecSys-DAE-tensorflow:使用TensorFlow实现的使用降噪自动编码器的简单推荐系统-源码

  2. RecSys-DAE-tensorflow:使用TensorFlow实现的使用降噪自动编码器的简单推荐系统

  3. 所属分类：其它

  1. Movielens1M-movie-recommendation-system:使用MovieLens数据集实现了基于自动编码器（AE），可变自动编码器（VAE），BERT的深度学习电影推荐系统-源码

  2. MovieLens1M基于深度学习的电影推荐系统 使用MovieLens1M数据集（数据可以从下载），实现自动编码器（AE），可变自动编码器（VAE），BERT提取电影名特征3种方法，对评分矩阵进行耦合，继而对用户做出推荐。 代码建议在Google Colab环境下运行，代码中的目录请根据自己的实际目录进行修改。 本代码主目录和子目录如下： / content / drive / Movie_lens / --------- ml-1m（包含数据集的文件夹） ---------自动编码器.ip

  3. 所属分类：其它

  1. Anomaly_Detection_Tuto:使用自动编码器的单变量时间序列异常检测教程-源码

  2. 异常检测 使用自动编码器的单变量时间序列异常检测教程 自动编码器在德累斯顿的杜托·阿诺玛利检测站

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：76mb
    • 提供者：weixin_42157166

  1. qubo-nn:分类和自动编码QUBO矩阵-源码

  2. 曲波-NN 9个问题及其各自的QUBO矩阵。 QUBO矩阵用于将优化问题描述为矩阵，以便量子退火器（例如D-Wave QA）可以解决该问题。 现在，这些矩阵是一个非常有趣的构造。因此，出现了一些问题： 是否可以根据QUBO矩阵对问题类别进行分类？ 自动编码QUBO矩阵时，要权衡些什么呢，也就是说，在解决方案质量显着下降之前，还能走多远？ 让我们找出答案。 项目结构 文件 目的 nn / 包含神经网络模型。 问题/ 包含针对特定问题（例如3SAT或TSP）的生成器和评估器。 曲

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    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：121kb
    • 提供者：weixin_42131405

  1. HybridCovidLUS:基于集成的自动编码器的混合CNN-LSTM模型，用于通过肺超声预测COVID-19严重性-源码

  2. 肺超声对COVID-19评分的混合CNN-LSTM模型 基于集成的自动编码器的混合CNN-LSTM模型，用于通过肺超声预测COVID-19严重程度 ， 和Shaikh 在生物学和医学计算机上。 论文： 摘要： COVID-19大流行已经成为全球医疗保健系统的最大威胁之一，在世界范围内创造了前所未有的状况。 快速诊断的必要性要求采用其他方法来预测患者的病情，对于这些疾病，基于肺超声（LUS）进行疾病严重性评估可以是一种安全，无辐射，灵活且有利的选择。 在本文中，提出了一种基于框架的4评分疾病

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：796kb
    • 提供者：weixin_42107165

  1. 自动编码器内核-源码

  2. 自动编码器内核 先决条件 Matlab，Python，PyTorch 指示 步骤1.从系统矩阵文件夹 步骤2.从程序包'PLOT_v1.2'和'KER_v0.11' 步骤3.运行test_recon_demo.m以获取不同的MLAA重建结果。 参考 李思奇和王国宝。 arXiv预印本arXiv：2010.07484。 王国宝。 Physics in Medicine＆Biology，2020。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：45mb
    • 提供者：weixin_42104906

  1. 去噪变压器自动编码器-源码

  2. 降噪变压器自动编码器 此回购保存了我对Kaggle竞赛解决方案中的降噪自动编码器部分。 我的大部分工作都花在了训练降噪自动编码器网络上，以捕获输入之间的关系，并将学习到的表示形式用于下游监督模型。 复制单个模型 获取代码并移至代码目录。 按照指定安装python软件包。 下载比赛数据并修改的路径。 在单个GPU机器上运行python train.py并等待大约20个小时。 通过岭回归，其交叉验证的RMSE得分应为0.8412。 关于网络 该网络是一个AutoEncoder网络，中间层是

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：181kb
    • 提供者：weixin_42153615

  1. ccfdetect：使用自动编码器的信用卡检测-源码

  2. 使用自动编码器的信用卡欺诈检测 贡献者 1.瓦桑斯 2.卡尔提克 3. GnanaSri

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    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：69kb
    • 提供者：weixin_42118011

  1. VAE-Tensorflow：在南加州大学（USC）的深度学习课程中，可变自动编码器的Tensorflow实现-源码

  2. Tensorflow中的变体自动编码器 这是由USC深度学习课程（ ）的变式自动编码器的实现。 此演讲的幻灯片可。 该演示代码由编写。 结果 重建 一代 转型 潜在空间 相关作品 VAE VAE原始论文： 该演示代码部分基于这篇文章 生成模型 我对 我对 我实现的 作者 / USC

  3. 所属分类：其它

  1. rna-seq-vae：使用变分自动编码器生成合成基因表达数据-源码

  2. GTEx数据集（V8）的条件变量自动编码器 该项目旨在使用生成模型生成合成基因表达数据。 我们首先研究数据的3D表示形式以及可能要依据的变量，以便有效地分离分布。 当前模型以组织为条件。 组织着色的GTEx数据集（1000个随机基因）的3D表示形式（UMAP，TSNE，PCA）： CVAE当前的重建质量，取决于组织。 基于： 对VAE方差损失论文： ， ， 项目进度： 基准模型创建 评估潜在空间中的均值，绝对差和分组的函数 模型调整 潜在空间大小 批次大小，学习率（应尽早确定时

  3. 所属分类：其它

  1. RPGAE：探索图形自动编码器的表示能力-源码

  2. 探索图自动编码器的表示能力 在这项研究中，我们研究了图自动编码器（GAE）的表示能力，并验证了嵌入中是否捕获了以下拓扑特征：程度，局部聚类得分，特征向量中心性，中间性中心性。 我们还验证了这些拓扑功能的存在是否可以在节点群集和分类的下游任务上带来更好的性能。 我们的实验结果表明，在模型保留二阶接近度的条件下，这些拓扑特征（尤其是程度）确实保留在采用SUM聚合规则的GAE的第一层中。 我们还显示，在某些下游任务上，具有此类属性的模型可以胜过其他模型，尤其是当保留的特征与手头任务相关时。 最后，我们

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    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：69mb
    • 提供者：weixin_42138376

  1. 黑素细胞巢的细分基线：用于黑细胞巢分割的自动编码器模型。 复制版本的“使用卷积自动编码器的黑色素细胞的半监督嵌套分割方法”-源码

  2. 黑素细胞巢的细分基线：用于黑细胞巢分割的自动编码器模型。 复制版本的“使用卷积自动编码器的黑色素细胞的半监督嵌套分割方法”

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：17kb
    • 提供者：weixin_42101237

  1. faceswap-GAN：去噪自动编码器+对抗损失和面部交换注意机制-源码

  2. 换脸 在Deepfakes的（reddit用户）自动编码器体系结构中添加对抗损失和感知损失（VGGface）。 更新 日期 更新 2018-08-27 Colab支持：提供了用于faceswap-GAN v2.2的。 2018-07-25 数据准备：添加一个用于视频预处理的，其中将MTCNN用于面部检测和面部对齐。 2018-06-29 模型体系结构：faceswap-GAN v2.2现在支持不同的输出分辨率：64x64、128x128和256x256。 可以在的config单元中更改

  3. 所属分类：其它

  1. vae.pytorch：深度特征一致的变分自动编码器的PyTorch实现-源码

  2. PyTorch中的深度特征一致变分自动编码器 深度特征一致变分自动编码器的PyTorch实现。 我基于侯宪旭，沉琳琳，孙可，邱国平实施了DFC-VAE。 我使用CelebA数据集训练了该模型。 有关数据集的更多详细信息，请。 安装 克隆此存储库。 建议使用python 3.6。 使用命令pip install -r requirements.txt安装库。 数据集 您需要从上下载CelebA数据集，并按照以下方式进行排列。 . ├── README.md ├── requirements.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：11kb
    • 提供者：weixin_42134338
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