一周总结：AutoEncoder、Inception 、模型搭建及下周计划 1.AutoEncoder:AutoEncoder:自动编码器就是一种尽可能复现输入信号的神经网络；自动编码器必须捕捉可以代表输入数据的最重要的因素；类似PCA，找到可以代表原信息的主要成分。 作用：降维表示。也相当于一个神经网络。 2.六种方法解决LSTM循环神经网络中的超长序列问题http
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2024-01-09 10:58:16
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是一阶偏导，假设(x1,x2,....,xn)到(y1,y2,...,ym)的映射，相当于m个n元函数，它的Jacobian Matrix如下该矩阵表示x的微小波动对y的影响。雅克比矩阵与Hessian矩阵不同，hessian矩阵表示二阶偏导。
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2022-12-17 19:18:02
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简单介绍 DL最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点，人工神经网络（表输入数据...
原创
2023-06-25 07:32:02
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从统计学角度来看深度学习（2）：自动编码器和自由能作者：Shakir Mohamed 基于前馈深度神经网络的判别模型已经在许多工业应用中获得了成功，引发了探寻如何利用无监督学习方法带来相似结果的热潮。降噪自动编码器是深度学习中一种主要的无监督学习方法。本文将探索降噪自编码器和统计学中密度估计之间的联系，我们将从统计学的视角去考察降噪自动编码器学习方法，并将之视为一种潜在因子模型的推断问
大家好，我是小伍哥，今天接着搞异常检测。异常检测断断续续写了好几篇的，合集请看：异常检测算法汇总深度学习用于异常检测，效果还是相当牛逼的
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2022-06-21 17:50:18
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简单理解下概念，写的不是特别好
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2024-03-10 14:56:05
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完整代码请见 models/DenoisingAutoencoder.py at master · tensorflow/models · GitHub；
1. Denoising Autoencoder 类设计与构造函数
简单起见，这里仅考虑一种单隐层的去噪自编码器结构； 即整个网络拓扑结构为：输入层，单隐层，输出层；
输入层 ⇒ 单隐层，可视为编码的过程，需要非线性的激励函数；
单隐层
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2017-03-26 19:19:00
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问题: 最近在做 室内场景的三维重建, 需要同时储存深度图(depth_map)视频流和彩色图(color_img)的视频流, 即储存一系列连续的帧. realsense 提供了 .bag 文件格式用于记录视频流, 但该文件占用空间极大, 基本大概5~6秒的视频需要1G上下的硬盘空间(因为realsense在记录.ba
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2024-02-23 13:14:19
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参考论文： An, Jinwon, and Sungzoon Cho. “Variational autoencoder based anomaly detection using reconstruction probability.” Special Lecture on IE 2.1 (2015): 1-18.整体的算法思路AutoEncoder的模型与pytorch建模可以参考：将正常样本
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2023-08-11 20:35:29
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目录AutoEncoderAutoEncoder的变种AutoEncoder实战aevae 回顾：CNN处理位置相关性，RNN在时间维度上共享权值，还分析了RNN存在的问题：梯度爆炸和梯度离散。 增强学习Reinforcement learning 与外界进行交互，例如游戏。 监督学习supervised learning 无监督学习unsupervised learning/predict l
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2023-11-24 05:42:40
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完整代码请见 models/DenoisingAutoencoder.py at master · tensorflow/models · GitHub；
1. Denoising Autoencoder 类设计与构造函数
简单起见，这里仅考虑一种单隐层的去噪自编码器结构； 即整个网络拓扑结构为：输入层，单隐层，输出层；
输入层 ⇒ 单隐层，可视为编码的过程，需要非线性的激励函数；
单隐层
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2017-03-26 19:19:00
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文章目录深度剖析数据在内存中的存储数据类型的介绍整形浮点型构造类型指针类型void空类型整数在内存中的存储原反补的介绍大小端的介绍面试例题练习浮点数在内存中的存储存储规则讲解举例IEEE754的特别规定有效位M指数EE取出分为三种情况案例float用%d打印的特例讲解 深度剖析数据在内存中的存储数据类型的介绍数据类型存在的意义为变量开辟的空间大小（大小决定了使用范围）取数据的时候按照什么格式取出
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2023-10-19 09:46:10
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自动编码器讲述的是对于一副输入的图像，或者是其他的信号，经过一系列操作，比如卷积，或者linear变换，变换得到一个向量，这个向量就叫做对
原创
2021-09-13 09:59:19
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截至目前为止，我们所讨论的神经网络技术，感知器模型、BP网络、多层卷积神经网络（CNN
原创
2022-12-15 11:20:13
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AutoEncoder and DenoiseAutoEncoder 第一部分 首先我们将实现一个如上图结构的最简单的AutoEncoder。 加载数据 在这里，我们使用MNIST手写数据集来进行实验。首先我们需要导入数据，TensorFlow已经封装了这个实验数据集，所以我们使用起来也非常简单。
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2018-10-26 20:12:00
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STL容器特征总结 2011-11-09 11:10:50| 分类： STL|举报|字号订阅 STL中顺序容器类和关联式容器类的主要特征如下：（1）Vector 1、内部数据结构：连续存储，例如数组。 2、随机访问每个元素，所需要的时间为常量。 3、在末尾增加或删除元素所需要时间与元素数目无关
在这篇博文中，我将以轻松的语气跟大家分享如何用Python实现一个autoencoder。Autoencoder是一种用于无监督学习的神经网络，主要用于特征学习和数据降维。接下来，我将从背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化以及扩展讨论六个方面深入探讨这一话题。
## 背景描述
在深度学习领域，autoencoder 是一种重要的神经网络架构，广泛应用于数据降维、去噪声和异常检测等任
# 深度学习带角度的识别框标注：一位新手的指南
在深度学习中，物体检测是一个重要的研究领域。为了解决特定角度的识别框标注问题，我们需要对物体进行详细的标注，以便训练深度学习模型。在本文中，我们将逐步引导您完成“深度学习带角度的识别框标注”的整个流程，并提供相应的代码示例。
## 流程概述
首先，我们需要一个清晰的步骤来实现这个任务。以下是整个过程的步骤概述：
| 步骤编号 | 步骤描述
本篇文章将分享无监督学习Autoencoder的原理知识，然后用MNIST手写数字案例进行对比实验及聚类分析。
原创
2021-11-10 11:05:36
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# Python实现Autoencoder
## 引言
Autoencoder是一种无监督学习算法，用于数据的降维和特征提取。它的工作原理是通过训练一个神经网络，使其尽可能地复制输入数据到输出，并且在中间层进行信息压缩。本文将介绍Autoencoder的原理，并提供Python代码示例来实现一个简单的Autoencoder网络。
## Autoencoder原理
Autoencoder是一种由
原创
2023-08-15 16:08:46
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