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deep auto-encoder
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基于 GAN 的数据污染框架用于对抗垂直联邦学习中的异常检测
在垂直联邦学习中，通过保护数据隐私，商业实体共同训练一个模型。然而，恶意参与者的毒化攻击可能会降低这个合作模型的性能。为了解决这个挑战，本文引入了一种创新的端到端毒化框架 P-GAN。同时，我们还开发了一种基于深度自编码器（DAE）的异常检
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6 months ago
ICCV
Bayes-Factor-VAE: 基于层级贝叶斯方法的深度自动编码器模型用于因素解缠
提出了一种名为 Bayes-Factor-VAEs 的新型层级贝叶斯深度自编码器模型，使用长尾分布对数据的可变因素进行因子分离，可以在几个基准测试中量化和定性地优于现有方法。
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5 years ago
MM
利用稀疏深度自编码器估算基于骨骼的步态异常指数
该论文提出了一种基于深度相机提供的骨骼信息来估计步态异常指数的方法，该方法利用深度自编码器自动提取步态特征，并采用稀疏度约束以获得可视化的特征，同时考虑时间因素作为后处理，实验表明该方法在近十万骨架样本数据集上表现出色。
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5 years ago
如何通过目标传播，使得自编码器对深度神经网络提供信用分配
本研究提出了利用重构为深度学习提供层本地的训练信号的方法，重构可以通过目标传播的形式进行传播，类似于反向传播，但有助于减少导数的依赖性以跨越许多水平的可能具有强非线性的学分任务，重构可以是一个更可能是其输入版本的重构，即更高似然性的方向上的
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10 years ago
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