convolutional auto-encoder | BriefGPT

关键词convolutional auto-encoder

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具有统计保证的数据自适应的判别特征定位
本文利用两个真实数据集，通过两个关键特征：自适应性、预测重要性和有效性，提出了基于对抗攻击的特征定位框架，通过测量广义偏相关系数来提供定位到的特征的统计确信度，并将所提出的方法应用于 MNIST 和 MIT-BIH 数据集的卷积自编码器，与
PDF2 years ago
用于源分离的卷积音频模型的神经网络替代方案
本文提出了一种卷积自编码器模型来对频谱图进行分解，并使用循环神经网络进行编码，实验表明这种卷积式结构在分离语音混合方面具有显著的改进。
PDF7 years ago
从汉字字形学习中文词表示
本文提出了使用卷积自编码器学习汉字字形特点来增强中文词表示的新方法，并且创建了多个公共的评估数据集。
PDF7 years ago
利用全卷积自编码器增强图像聚类的区分性
引入全卷积自编码器的图像特征学习和基于全卷积自编码器和软 k 均值分数的统一聚类框架，通过采用增强式判别分布，逐步提高聚类准确度，实验结果表明，该方法在多个视觉基准数据集上达到了最先进的性能。
PDF7 years ago
CVPR直接转向形状：编码形状的实时检测
本研究提出了一种实时形状预测的网络，通过使用去噪卷积自编码器来建立一个嵌入空间，并将解码器置于快速端到端网络之后，直接回归到编码后的形状向量。该网络在实现更高阶形状推理的同时，能够对类别的泛化性进行处理。
PDF8 years ago
ECCV基于本地 RGB-D Patch 的深度学习用于三维物体检测和六自由度位姿估计
采用卷积自编码器在大量随机局部补丁上训练回归描述符，将场景补丁描述符与合成模型视图补丁的数据库进行匹配，并投票生成 6D 对象，结果在三个数据集上表现良好，具有标准检测结果并超过其竞争对手的鲁棒性。
PDF8 years ago