Autoencoder
Early lameness detection in dairy cattle based on wearable gait analysis using semi-supervised LSTM-Autoencoder
一区top Computers and Electronics in Agriculture 题目：“基于半监督 LSTM-自动编码器可穿戴步态分析的奶牛早期跛行检测” (Zhang 等, 2023, p. 1) (pdf) “Early lameness detection in dairy ca ......
FLAC: Federated Learning with Autoencoder Compression and Convergence Guarantee-2022
目的：减少通信量(成本)，例如VGGNet架构具有大约1.38亿个参数（4264 Mb） 方法：具有自动编码器压缩（Autoencoder Compression）且具有收敛保证（Convergence Guarantee）；利用冗余信息（the redundant information）和FL的 ......
LDAEXC: LncRNA-Disease Associations Prediction with Deep Autoencoder and XGBoost Classifier.
LDAEXC: LncRNA-Disease Associations Prediction with Deep Autoencoder and XGBoost Classifier. 作者: Lu Cuihong; Xie Minzhu 作者背景: College of Information S ......
Implicit Autoencoder for Point-Cloud Self-Supervised Representation Learning论文阅读
2023 ICCV Implicit Autoencoder for Point-Cloud Self-Supervised Representation Learning论文阅读，思想很妙，该笔记非常简要 ......
音频数据的自定义DataLoader及其AutoEncoder降噪算法
DataLoader要求每一个Batch里面的数据的 shape 都一样，但是语音数据显然不可能都是等长的，因为每一条语音长度都不一样，因此在定制DataLoader的时候还要对每一个 batch 的数据进行剪裁（crop）或者填充（padding）处理。 这里采用 padding来对齐数据，方法采 ......
手写数字数据集AutoEncoder降噪算法
对训练数据加噪声的方法，在训练里面对 x 做如下处理，添加椒盐噪声： bs, ch, h, w = x.shape x = x.reshape(bs, ch, h*w) + 0.2*np.random.normal(size=28*28) x = x.to(torch.float32) 数据集里面的 ......
基于Autoencoder自编码的64QAM星座图整形调制解调通信系统性能matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 自编码器（Autoencoder）是一种深度学习模型，可以通过无监督学习的方式来学习数据的低维表示。64QAM星座图整形调制解调通信系统是一种数字通信系统，可以在有限的带宽资源下实现高速数据传输。 4.4 实现过 ......
基于AutoEncoder自编码器的人脸识别matlab仿真
1.算法理论概述 人脸识别是计算机视觉领域的重要研究方向，其目标是从图像或视频中准确地识别和识别人脸。传统的人脸识别方法通常基于特征提取和分类器，但面临特征选择和计算复杂度等问题。近年来，深度学习技术的发展为人脸识别带来了新的突破。本文介绍一种基于AutoEncoder自编码器的人脸识别算法，该算法 ......
基于AutoEncoder自编码器的MNIST手写数字数据库识别matlab仿真
1.算法理论概述 MNIST手写数字数据库是机器学习中常用的数据集，包含了0到9这10个数字的手写图片。本文介绍一种基于AutoEncoder自编码器的MNIST手写数字识别算法，通过训练自编码器对MNIST数据集进行特征提取和降维，对提取的特征进行分类识别。该算法在MNIST数据集上表现良好，并且 ......
Graph Masked Autoencoder for Sequential Recommendation
[TOC] > [Ye Y., Xia L. and Huang C. Graph masked autoencoder for sequential recommendation. SIGIR, 2023.](http://arxiv.org/abs/2305.04619) ## 概 图 + MA ......