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通过主成分分析实现神经网络特征化和熵调节的数据平衡
本文研究了神经网络行为与数据记录在训练数据的低阶主成分所构成的分布之间的关系，通过评估每个直方图箱子相关的熵来实现简单的数据平衡程序。
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7 months ago
ICML
卷积神经网络中的向量场尺度等变性
研究注入本地规模等变性对卷积神经网络的影响，通过在多个尺度上应用每个卷积滤波器来实现。输出是一个向量场编码，用于表示最大激活尺度和尺度本身，这进一步由以下卷积层进行处理。这可使所有中间表示在本地上成为规模等变的。研究发现，这种方法在 MNI
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6 years ago
化学玻尔兹曼机
本文通过展示随机化化学反应网络可以实现四种 Boltzmann machine 的方式，提供了一种构建利用原生随机性的化学反应网络作为计算资源的路线图。最后我们对构建的模型进行模拟实验，实现对 MNIST 数字的分类和生成。
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7 years ago
NIPS
反演生成对抗网络的生成器
通过先前训练好的 GAN 模型，将图像投影到潜在空间中以获取表示，我们可以在 MNIST 任务和 Omniglot 任务中成功地保留数字和字符的信息，这种方法可以应用于一次性学习。
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8 years ago
条件生成对抗网络
本文介绍了一种新颖的生成模型 —— 条件生成对抗网络，可以通过给生成器和判别器同时提供我们希望对条件进行的数据 y 来构建。本文展示了这个模型可以根据类别标签生成 MNIST 数字，并提供了一个多模态的模型应用示例，演示了如何生成不属于训练
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10 years ago
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