autoencoder network | BriefGPT

关键词autoencoder network

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使用 Transformer 在潜空间中进行流匹配的收敛性分析
我们研究了基于 ODE 的生成模型（特别是流匹配），通过使用预训练的自编码网络将高维原始输入映射到低维潜在空间，再通过训练一个转换网络来预测从标准正态分布到目标潜在分布的变换速度场。我们的误差分析证明了这种方法的有效性，显示出通过估计 OD
PDF3 months ago
ContextSeg：通过注意力查询上下文的草图语义分割
本研究提出了 ContextSeg，一种简单而高效的方法来解决草图语义分割问题，通过使用两个阶段，结合密集距离场、自编码网络、自回归 Transformer 和基于组的标记机制，能够充分利用上下文信息以实现最佳的分割准确性。
PDF7 months ago
基于 ROI 的 Swin Transformers 深度图像压缩
本文提出了一种利用 Swin transformer 作为自编码器网络的主要构建模块，将二进制 ROI 掩模集成到不同层的网络中，以提供空间信息指导。实验结果表明，这种模型在 ROI PSNR 方面优于其他方法，在 COOCO 验证集上具有
PDFa year ago
利用对抗自编码器进行生成式概率新颖性检测
该论文基于深度学习编码 - 解码器网络架构，提出了一种概率方法来检测新数据点，并通过对正常数据分布的线性化及自编码网络的训练来实现。结果表明，在多个基准数据集上，该方法能够达到最先进水平。
PDF6 years ago