深度生成模型相关论文
我国新型显示产业规模居世界第一,但新型显示器件制造过程中的核心视觉检测装备被国外垄断,严重制约我国新型显示产业的核心竞争力......
为了弥补深度学习理论部分的欠缺，将从概率统计的角度对经典的深度生成模型——生成对抗网络和变分自编码器背后的数学机理进行分析......
为了能够精准地对煤矿皮带运输机上的异物进行检出,提出了一种基于深度生成模型的皮带异物检测方法.首先,利用常规的变分自编码器（v......
基于深度生成模型的半监督异常检测模型能够学习正常数据的分布,并将远离该分布的数据判定为异常。该类模型缓解了异常检测任务中......
针对现有的半监督深度分类模型未能很好学习到逼近总体数据分布的问题,提出一种基于Wasserstein自编码器深度生成模型改进的半监督......
异常检测技术在社会的安全稳定和人们的健康生活方面发挥出越来越大的作用。由于现实生活中数据维度高,异常数据相对正常数据常常......
随着互联网信息爆炸式增长,如何对信息进行挖掘分析,已经成为了热点和难点问题。推荐系统的出现有效的缓解了信息冗余的问题。推荐......
作为图像处理的基础应用,图像目标提取是指从单幅图像或序列图像中识别和解译有意义的对象,图像场景分类是指识别不同种类的场景图......
随着行业数据的急速增长,推荐系统成为用户获取有用信息的必要工具。通过分析用户历史行为信息,有效挖掘用户偏好模式,实现不同情......
如何让机器从大量感知数据中抽取高层的数据表示是人工智能领域的核心问题，理论和生物学言论强烈建议，构建这样的智能系统需要深度模......
互联网环境下，文本集呈现容量大、语义分布不均和变化速度快等特点。传统文本挖掘技术大多基于浅层架构，并以单一的词包方式进行全局......
图像处理技术因深度学习的发展取得了革命性的进步,尤其在分类与识别领域,其表现已经接近甚至超越人类。然而这些成果主要体现在模......
近年来,随着经济水平的提高和社会活力的增强,人们正面临愈加复杂的生活与工作环境,对安防监控也有更高的要求。作为智能安防监控......
随着制造业发展的复杂化与高精度化,基于传统数字图像处理的瑕疵检测已经无法满足实际生产需要。人工智能的飞速发展,促使基于深度......
胶囊网络在2017年10月被提出,是计算机视觉领域的一项最新技术,引起了学术界巨大的轰动。胶囊网络以向量的形式来表示部分与整体之......
深度神经网络在众多机器学习领域取得了令人瞩目的进展,并被应用到各种实际场景中。但是,一般的深度神经网络建模一个从输入数据到......
可控的图像生成与编辑在图像处理、超分辨率等多个计算机视觉任务中有着广泛应用,目前很多工作主要集中在无条件图像生成任务上,致......
通过功能磁共振成像(fMRI)进行大脑编码和解码是视觉神经科学的两个重要方面。尽管以前的研究人员在大脑编码和解码模型方面取得了......
聊天机器人分为很多种,在深度学习越来越火热的当下,生成式聊天机器人通常是Seq2Seq(sequence-tosequence)模型进行训练,通过神经......
生成模型是机器学习中重要的无监督学习方法,能够以概率分布形式刻画数据中的隐含特征。随着大数据时代的到来,深度学习方法在诸如......
产生式对抗网络(generative adversarial networks,简称GANs)可以生成逼真的图像,因此最近被广泛研究.值得注意的是,概率图生成对......
针对现有半监督深度生成异常检测模型对复杂真实数据分布学习能力不足及模型训练困难的问题,提出基于改进Wasserstein自编码器(Was......
变分自编码器(variational autoencoder, VAE)近年来在推荐领域有着很成功的应用.这种非线性概率模型的优势在于它可以突破线性模......
本文以结合深度学习的遥感影像特征提取和不充足样本下地物识别与分类作为出发点,对2017—2019年用于遥感图像处理中小样本训练的......
高光谱遥感影像具有较好的光学特征和丰富的光谱信息,其图谱合一的特性使得高光谱影像能够为精细分类、遥感反演和目标探测等任务......
随着社会的发展,科技的进步,信息化程度加深,人们生活中不断产生着蕴含着大量信息的数据,但同时也存在着更多地冗余信息。研究如何......
深度生成模型在非监督特征提取上有着优异的性能,在人工智能的很多领域取得巨大成功。无论在科学实验还是实际应用中,为深度生成模......
