autoencoder 相关问题

自动编码器，自动关联器或空竹网络是用于学习有效编码的人工神经网络。因此，它是降维算法的一部分。

如何显示自动编码器生成的图像？

我使用 python 创建了一个自动编码器，没有错误。但是，我不知道如何显示自动编码器生成的图像的代码。自动编码器的代码如下所示：小鬼...

python autoencoder

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层顺序从未被调用，因此在尝试从顺序模型中提取层时没有定义的输入错误

我正在尝试从顺序模型中提取层来构建自动编码器。我在一些数据上训练了模型，但是当我尝试从模型中获取 model.input 时，我收到一条错误消息，说它有......

tensorflow autoencoder

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深度学习图像异常检测

我想创建一个深度学习模型（最好使用 Tensorflow/Keras）来进行图像异常检测。我所说的异常检测本质上是 OneClassSVM。我已经尝试过 sklearn 的

deep-learning autoencoder anomaly-detection

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带有元数据的时间序列自动编码器

目前我正在尝试构建一个自动编码器来检测时间序列数据中的异常。我的方法基于本教程：https://keras.io/examples/timeseries/timeseries_anomaly_detectio...

time-series metadata autoencoder anomaly-detection

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如何将自动编码器模型实现为 PMML？

假设我们有以下模型：我们如何构建这样的模型并将其导出为 PMML 文件？ PMML能够编码这样的模型结构吗？ PMML 中生成 N 的必要组件是什么

machine-learning neural-network autoencoder pmml

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如何将自动编码器模型实现为PMML？

假设我们有以下模型：我的问题是（1）我们如何构建这样的模型并将其导出为 PMML 文件？ (2) PMML 能够编码这样的模型结构吗？, (3) 必要的是什么

neural-network autoencoder pmml

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对给定图像是否异常/新颖/异常值进行分类

我只有来自实验的“正”类图像数据，任务是使用深度学习网络来训练它们。任何与上述类别稍有不同的东西都应该属于类别......

keras deep-learning conv-neural-network autoencoder anomaly-detection

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VAE 的测试步骤仅返回 0s

我正在跳回一个去年（大部分）停止工作的项目。我已经遇到过这个问题，这个答案当时就解决了。我目前正在运行基本上完全相同的脚本...

tensorflow keras autoencoder

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如何使用自动编码器通过热图定位异常？

我正在使用 Autoencoder 开发异常检测模型（针对 PCB），我正在使用免费 GPU 开发 google Colab。所以作为第一步，我尝试构建我的自动编码器并可视化

deep-learning autoencoder anomaly-detection

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R py_get_attr_impl(x, name,silent) 中的错误：AttributeError：模块“tensorflow”没有属性“placeholder”

我正在尝试从 R 中的 Tensorflow 实现自动编码器降维，在此示例中：图书馆（暗红色）库（张量流）欺诈数据 <- read.csv("fraud_data") data_label <-

r tensorflow autoencoder

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Pytorch 卷积自动编码器

如何构建卷积自动编码器的解码器部分？假设我有这个（输入 -> conv2d -> maxpool2d -> maxunpool2d -> convTranspose2d -> 输出）： # CIFAR 图像形状 =...

pytorch autoencoder

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我需要为这个网站做一个注册工具，我想要最快的访问这个网站，有人可以帮助我吗？

我需要为这个网站做一个注册工具，我想要最快的访问这个网站，有人可以帮助我吗？ https://www.goethe.de/ins/vn/vi/sta/han/prf/gzb1.cfm 当人数较多时...

javascript html web registration autoencoder

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从示例数据集重新创建文本嵌入

我有一个句子列表，以及它们在 25 维向量上的理想嵌入列表。我正在尝试使用神经网络生成新的编码，但我很挣扎。当模型运行时...

machine-learning autoencoder word-embedding

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使用 Pytorch 设置多个功能的 LSTM 自动编码器

我正在构建一个 LSTM 自动编码器来对信号进行降噪，并将采用超过 1 个特征作为输入。我已经设置了模型编码器部分，如下所示，它适用于单个特征输入（即序列...

pytorch lstm reshape tensor autoencoder

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AttributeError：模块“keras.src.backend”没有属性“convert_to_numpy”

我尝试使用utoencoder和rus各自的代码，并通过在下面的代码中使用tensorflow和keras来面对问题，我显示了代码和各自的错误。当我适合自动编码器模型时，它显示属性...

python machine-learning deep-learning autoencoder anaconda3

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变分自编码器KL散度损失爆炸，模型返回nan

我正在训练用于 MRI 大脑图像（2D 切片）的 Conv-VAE。模型的输出为sigmoid，损失函数为二元交叉熵： x = 输入，x_hat = 输出 rec_loss = nn.function.

deep-learning pytorch gradient autoencoder

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PyG 图自动编码器损失被冻结，可能存在数据对象组装问题

我尝试在自定义 PyG 数据对象上使用图形自动编码器，但是当我尝试训练它时，损失、AUC 和 AP 不会改变。使用 PyTorch Geometric 时，自动编码器的工作原理完全相同

autoencoder pytorch-geometric data-objects graph-neural-network

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自动编码器和极坐标

自动编码器可以学习极坐标的变换吗？如果一组二维数据近似位于一个圆上，则存在一个由角度参数化的低维流形，描述...

python tensorflow autoencoder polar-coordinates

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有什么想法为什么我的 VAE 模型的重构损失仍然是 0.69？

我的任务是使用VAE模型进行二元分类。编码器部分将使用 LSTM 模型，而解码器部分将使用 MLP。我的数据是时间序列数据，可以看成20个输入特征...

python classification loss-function autoencoder convergence

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UNET 与简单的自动编码器有何不同？

UNET架构就像前半编码器和后半解码器。自动编码器有不同的变体，如稀疏、变分等。它们都压缩和解压缩数据，但是......

deep-learning artificial-intelligence autoencoder semantic-segmentation unet-neural-network

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