链接预测中提出了一种新型方法A3VGAE，通过构建属性结构图和引入对抗机制，同时利用节点属性和图结构信息，解决传统自编码器未充分利用节点属性和潜在数据分布的问题。实验验证了该方法在四个真实数据集上的优越性。 摘要： 链接预测是一项具有重要 ...

为解决机器人动态环境中实时异常检测的难题，研究人员提出Sparse MAF-AAE模型，通过整合Masked Autoregressive Flow（MAF）与Adversarial ...

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La seguridad y privacidad de nuestros datos y modelos de inteligencia artificial son cuestiones fundamentales para generar confianza en la IA. A medida que los modelos de aprendizaje automático y la ...

哲学开始于惊疑。惊疑这个词，在希腊文里包含两重意思，一是惊奇，二是疑惑。惊奇和疑惑其实是两种很不同的... 轻知识 11月前 2326观看 第20/54集 · 23:52 台湾大学公开课：苑舉正教授讲述怀疑论，思考人生终极目标—20对亚里士多德理论的反省 大学课程 2020年3月2日 3.5万观看 第3/23集 · 05:52 怀疑论 ...

本项目包含了第二届计图挑战赛计图 - 草图生成风景比赛的代码实现。本项目的特点是：采用了guangan 方法对 图像 通过 风格及语义引导 处理，生成了 风景图片生成 的结果。 安装 本项目可在 4 张 Tesla V100 上运行，训练时间约为 52 小时。 原作者将论文的 pytorch ...

[导读]AutoEncoder的基本思想是利用神经网络来做无监督学习，就是把样本的输入同时作为神经网络的输入和输出。本质上是希望学习到输入样本的表示(encoding)。早期AutoEncoder的研究主要是数据过于稀疏、数据高维导致计算复杂度高。比较早用神经网络做AutoEncoder的 ...

2021.11.19: 补充：后来通过了解知道，我这种写法叫做 Convolutional-AutoEncoder。（真让人害羞( ‿ )） 这个模型结构其实是SegNet，而且恰巧也在了解Auto-Encoder，所以当看到这个图的时候，突然就有了想自己尝试写一下的冲动。 于是第一次尝试就是看着这个图写 ...

PyTorch 入门，坑着实不少。咱们来谈谈，如何选个合适的教程，避开它们。 没有水晶球，我也不知道谁会最终胜出。 从现状来看，PyTorch 的发展势头非常迅猛。在深度学习的顶会上，相关论文增速大幅超越 Tensorflow 。 Javaid Nabi 总结了一张最近两年 arxiv 机器学习 ...

这篇文章中，我们将利用 CIFAR-10 数据集通过 Pytorch 构建一个简单的卷积自编码器。 引用维基百科的定义，”自编码器是一种人工神经网络，在无监督学习中用于有效编码。自编码的目的是通过一组数据学习出一种特征（编码），通常用于降维。“ 为了建立一个 ...

想深入探索一下以脑洞著称的生成对抗网络（GAN），生成个带有你专属风格的大作？ 有GitHub小伙伴提供了前人的肩膀供你站上去。TA汇总了18种热门GAN的PyTorch实现，还列出了每一种GAN的论文地址，可谓良心资源。 带辅助分类器的GAN，简称ACGAN。 在这类GAN变体中 ...