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convolutional autoencoder
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基于深度卷积自编码器的虚拟现实视频运动异常度测量及晕眩评估
本文提出了一种新的 VR 视频运动异常的客观评价方法，该方法使用卷积自编码器编码 VR 视频中的运动信息，以测量 VR 视频中异常运动的程度，从而评估 VR 病的程度。
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6 years ago
半对抗网络：卷积自编码器用于为人脸图像赋予隐私
该论文设计和评估了一种卷积自编码器，通过扭曲输入的人脸图像来保护个人隐私，使用半对抗训练方案训练模型，实现图像模糊化编码，扰动后的图像可用于脸部评价但不适用于性别分类和生物识别。该方案在扰动图像的逼真性、性别属性混淆和生物识别性能三个方面得
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7 years ago
深度股票表示学习：从蜡烛图到投资决策
本研究基于深度学习提出了一种新的投资决策策略 (Investment Decision Strategy, IDS)，利用卷积自编码器 (Convolutional AutoEncoder) 学习股票嵌入，通过模块化优化来聚类股票并选择高夏
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7 years ago
NIPS
辨识和分类视网膜成像数据中的异常
提出基于健康样本作为参考来识别大规模医学影像数据中的异常区域，并使用深度卷积自编码器来进行训练和病理区域的分类，结果表明相比于标准嵌入方法，学习特征在分类任务中表现更好。
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8 years ago
多主体 fMRI 数据聚合的卷积自编码器
这篇研究论文探讨了如何在保留脑部区域性的同时聚合多主体 fMRI 数据。通过组合共享响应模型和搜索光分析等方法来实现该目标，并介绍了一个系统性设计来解决卷积自编码器的计算挑战。
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8 years ago
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