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Deep Learning in Neural Networks: An Overview
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posted @ 2021-04-10 19:02 小吴的日常 阅读(0) 评论(0) 推荐(0)
Outlier Detection : A Survey
摘要：摘要： 在数据分析领域，离群点检测是一个非常重要的概念。最近，一些应用程序领域已经实现了数据中的异常值和真实世界的异常之间的直接映射，这对分析师来说非常重要。离群点检测已经在各个应用领域和知识学科中得到了广泛的研究。本调查提供了一个全面的概述，现有的离群点检测技术分类沿不同的维度。 1、介绍 离群点 阅读全文
posted @ 2021-01-10 17:55 小吴的日常 阅读(167) 评论(0) 推荐(0)
Rewriting a Deep Generative Model
摘要：摘要 阅读全文
posted @ 2020-12-30 12:22 小吴的日常 阅读(137) 评论(0) 推荐(0)
Deep Structured Generative Models
摘要：深度结构化生成模型 摘要 深度生成模型在生成真实图像方面已经显示出了良好的效果，但生成具有复杂结构的图像仍然不是一件容易的事情。主要原因是现有的生成模型大多没有对图像中的结构进行探究，包括空间布局和物体之间的语义关系。为了解决这一问题，我们提出了一种新的深度结构化生成模型，利用结构信息来增强生成对抗 阅读全文
posted @ 2020-12-29 12:34 小吴的日常 阅读(161) 评论(0) 推荐(0)
Adversarial Autoencoders
摘要：摘要： 阅读全文
posted @ 2020-12-29 09:14 小吴的日常 阅读(166) 评论(0) 推荐(0)
Deep Learning for A Nomaly Detection : A Survey
摘要：摘要： 异常检测是一个重要的问题，在不同的研究领域和应用领域都得到了很好的研究。本综述的目的有两个方面:首先，我们对基于深度学习的异常检测的研究方法进行了一个结构化和全面的综述。此外，我们还回顾了这些方法在不同应用领域中的应用情况，并评估了它们的有效性。根据基本假设和采用的方法，我们将目前最先进的深 阅读全文
posted @ 2020-12-23 23:30 小吴的日常 阅读(0) 评论(0) 推荐(0)
Outlier Analysis(Second Edition)
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posted @ 2020-10-19 10:12 小吴的日常 阅读(0) 评论(0) 推荐(0)
通过动态自训练和类均衡课程实现半监督语义分割
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posted @ 2020-10-05 20:37 小吴的日常 阅读(0) 评论(0) 推荐(0)
19-Latent Space Autoregression for Novelty Detection
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posted @ 2020-08-15 10:21 小吴的日常 阅读(0) 评论(0) 推荐(0)
15-基于变分自动编码器重建概率的异常检测
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posted @ 2020-08-10 13:15 小吴的日常 阅读(0) 评论(0) 推荐(0)