adversarial autoencoder | BriefGPT

关键词adversarial autoencoder

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一个用于电力分配网络中的网络攻击检测的无监督对抗自动编码器
本研究提出了一种无监督对抗自编码器（AAE）模型，用于检测不平衡电力分配网格中的虚假数据注入攻击（FDIAs），并在 IEEE 13 巴士和 123 巴士系统上展示了其在检测网络攻击方面的卓越性能。
PDF3 months ago
针对皮肤病标注的图像分类器示例和反例解释
使用深度神经网络识别皮肤病变，并通过对抗自编码器生成的例子向医生提供诊断解释，以实现可解释的人工智能医疗决策系统。
PDFa year ago
利用物理组织的潜在空间解码结构 - 光谱关系
提出了一种新的半监督机器学习方法来发现结构 - 光谱关系，并且使用 X-ray 吸收近边结构（XANES）光谱的解释作为特定例子。这种方法构建了一个将个体结构描述符与光谱趋势进行一对一映射的方法，并通过引入新的排序约束（RankAAE）来增
PDFa year ago
3FabRec: 基于重构的快速小样本人脸对齐
本文提出了一种基于半监督学习的方法，其思想是通过无监督学习生成脸部特征并使用转移学习的方式实现面部特征检测，该模型表现出广泛的适应性和高精度，并且在只有十个训练图片的情况下也能保持较高的准确率。
PDF5 years ago
多任务半监督对抗自编码器用于语音情感识别
本文提出一种基于多任务学习的框架，通过利用大量的性别分类数据和说话人识别数据，结合采用对抗自编码器（AAE）进行半监督学习的方法，提高语音情感识别的性能，实现更高水平的情感识别表现。
PDF5 years ago
KDDAMAD：基于对抗多尺度方法的高维时变分类数据异常检测
本文提出了一个统一的端到端方法，通过结合 Adversarial Autoencoder 和 Recurrent Neural Network 的优势来解决时间演变数据、高维分类特征异常检测中多重分辨率的识别和监测问题。实验结果表明我们的方
PDF5 years ago
带有常曲率潜在流形的对抗自编码器
本文提出了 CCM-AAE，一种概率生成模型，用于以 CCM 作为嵌入空间，通过与定义在 CCM 上的概率分布匹配来训练编码器，使其隐式地学习在 CCM 上表示数据。实验结果表明，在多个任务中都优于基于欧几里得和非欧几里得几何的其他自编码器
PDF6 years ago
DOPING: GAN 生成数据增强用于无监督异常检测
本研究介绍了一种基于 GAN 和 AAE 的数据增强框架，可以应用于未监督的异常检测任务，并成功地解决了在高维数据分布与多模式分布中升采样极少发生正常事件的问题。
PDF6 years ago
基于对抗自编码器的无平行语料跨语言分布式表示学习
研究使用对抗自编码器从单语言分布中学习向量表示法，以实现不同自然语言间的向量兼容性，初步结果表明该技术可用于跨语言句子表达。
PDF8 years ago
对抗自编码器
本文提出了 “对抗自编码器”(AAE)，它是一个概率自编码器，使用最近提出的生成对抗网络 (GAN) 通过匹配自编码器的隐藏代码向量的聚合后验分布与任意先验分布来执行变分推断。匹配聚合后验分布和先验保证从先验空间的任何部分生成都会产生有意义
PDF9 years ago