无法为Microsoft.FSharp.Core.Unit生成自动编码器。请传递额外的编码器

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f#、fable-f#、f#-giraffe

我已经创建了一个助手函数，用于从我的Giraffe项目返回Thoth.Json样式的JSON，该函数接受Result<'a,'b>并返回json。在我返回Ok ()之前，它工作得很好，它编译后应该是完全有效的。如何检查result是否是unit，或者让自动编码器处理unit？

浏览 16提问于2019-06-11得票数 2

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训练编码器.使用解码器输出的解码器

training、autoencoder、sequence-to-sequence

我正试图为文本类型的传输问题建立一个编解码模型。问题是我在这两种样式之间没有并行数据，所以我需要在一个无监督的环境中训练模型。我见过的一些文章使用自动编码器分别训练编码器和解码器组件。通过将问题设置为自动编码器，他们可以通过将目标序列(等于输入序列)传递到解码器中来训练解码器。(以下是一些例子，https://arxiv.org/pdf/1711.06861.pdf，http

浏览 0提问于2018-07-07得票数 2

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生成与我的原始数据相似的数据

dataset、data、feature-extraction

我不知道这些特征之间可能存在(或不存在)的关系。是否有可能从我最初的集合中生成新的数据，以尊重特性之间可能存在的隐式关系，而不必显式地找到这些关系？

浏览 0提问于2017-02-09得票数 2

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用于org.json.JSONObject的Apache波束编码器

google-cloud-dataflow、apache-beam

我正在Apache中编写一个数据管道，它从Pub/Sub读取，反序列化消息到JSONObjects，并将它们传递到其他管道阶段。无法返回用于转换为JSON的默认Coder并混淆PII数据/ParMultiDo(JSONifyAndObfuscate).output PCollection。从CoderRegistry推断编码器失败:无法为org.json.JSONObject提供编码器。使用已注册的CoderProvider

浏览 3提问于2019-12-10得票数 4

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如何在google /数据流中为KV<Boolean、Map<String、Object>>指定编码器

google-cloud-dataflow、apache-beam

我有一个在json文件中描述的表，在此基础上，我希望稍后将集合创建为sideInput。从CoderRegistry推断编码器失败:无法为org.apache.beam.sdk.values.KV>提供默认编码器。纠正以下原因之一:使用已注册的CoderFactory生成编码器失败:无法为参数化类型org.apache.beam.sdk.values.KV>提供编码器:

浏览 1提问于2017-06-19得票数 2

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Pydub导出错误-手动选择编码器

python、audio、mp3、encoder、pydub

我试图在pydub中将一个文件导出为mp3，但是我得到了以下错误： PS:我的Pydub打开mp3文件时没有任何问题。我在用Windows和Libav。

浏览 5提问于2017-05-18得票数 5

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去噪自动编码器和传统自动编码器有什么区别？

deep-learning、autoencoder

为了训练去噪自动编码器，我在输入数据中构造了x+n，在输出数据中构造了x(x:原始数据，n:噪声)。学习完成后，我通过一个去噪自动编码器(x_test + n_test -> x_test)获得去噪数据。然后，作为测试，我通过将输入和输出数据构造成相同的值来训练自动编码器，就像传统的自动编码器一样。因此，在测试阶段，我获得了类似于去噪自动编码器<em

浏览 4提问于2018-08-05得票数 2

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一般数据集的数据增强技术？

matlab、deep-learning

我正在处理一个机器学习问题，并希望在matlab中建立基于神经网络的分类器。一个问题是，数据是以特征的形式提供的，而样本的数量则要少得多。我了解图像的数据增强技术，通过旋转、平移、仿射转换等等。我想知道是否有可用于一般数据集的数据增强技术？就像可以使用随机性来生成更多数据一样吗？我读了的答案，但我不明白。任何帮助都将不胜感激。

浏览 1提问于2016-09-01得票数 17

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MATLAB中的自动编码器

matlab、machine-learning、autoencoder

我的目标是在Matlab中训练一个自动编码器。我正在使用深度学习工具箱。我对自动编码器和Matlab都是新手，所以如果这个问题是微不足道的，请容忍我。我的输入数据集是一个包含2000个时间序列的列表，每个时间分量都有501个条目。因此，我的输入数据集被存储到一个名为inputdata的数组中，该数组的维数为2000*501。自动编码器</

浏览 12提问于2019-04-03得票数 0

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如何在OS上将audio.m4a转换为audio.amr？

audio、ffmpeg、amr

ffmpeg和奔跑我得到了以下错误：我不知道如何启用amr_nb。

浏览 4提问于2016-12-14得票数 0

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媒体基础h264编码器性能差

video、h.264、screen-capture、ms-media-foundation

媒体基础h264编码器性能差 1.2 MBit比特率这是对MF h264编解码器性能<

浏览 4提问于2016-09-21得票数 0

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可以将标量值分解成相互依赖的向量神经网络吗？

neural-network、deep-learning、mlp

我的数据包含一个标量特性r，我发现这个特性对于训练我的深层模型很重要。我的想法是假设有一个3层的MLP f(x), x \in \mathbb{R}^{n}，其中n=1.它输出一个维数m的向量，其中[0, 1]中的每个值。对于我的数据，它输入r并输出一个m大小的向量. 所以这就是我分解的想法有意义吗？

浏览 0提问于2019-12-22得票数 0

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NMT，如果我们不把输入传递给解码器怎么办？

deep-learning、nlp、machine-translation、transformer

对于基于变压器的神经机器翻译(NMT)，以中英文为例，通过译码器输入(中文)处理编码器输出，最后输出。我可以像文本生成一样完成翻译任务吗？请参见： https://github.com/salesforce/ctrl/blob/master/generat

浏览 0提问于2019-09-16得票数 0

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为什么VAE的解码器可以使用正态分布样本生成合理的输出？

autoencoder

我正在努力理解变分自动编码器( VAE )的解码器是如何工作的，在阅读了一些论文和做了一些研究后，仍然有一个问题让我感到困惑，它是这样的:为什么经过训练的VAE的解码器可以只使用正态分布的样本来产生合理的输出，而不是使用编码器产生的分布样本(在大多数学术论文中用q(z|x)表示)。换句话说，KL发散通过在VAE训练期间将q(z|x)拉向正态分布来完成他的工作。然而，当训练完成时，q

浏览 1提问于2019-07-18得票数 1

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高维数据自动编码器

python、theano、dimensionality-reduction、autoencoder

我正在做一个项目，在这个项目中，我需要减少我观察到的维数，并且仍然有一个有意义的表示。由于许多原因，人们强烈建议使用自动编码器，但我不太确定这是最好的方法。我有1400个样本的维数~60000，这太高了，我试图把它们的维数降到原来的10%。我正在使用theano自动编码器 []，它的成本似乎一直在3万左右(这是非常高的)。由于数据集是图片的集合，所以我试图可视化来

浏览 2提问于2015-09-06得票数 3

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如何在tensorflow中重用自动编码器中的隐藏层来执行分类任务

tensorflow、autoencoder

有人能举例说明如何重用自动编码器的隐藏层用于神经网络的分类任务吗?我想在tensorflow的多层感知器模型中使用自动编码器的两层

浏览 1提问于2017-12-17得票数 0

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用Simulink在Arduino Mega上运行编码器

arduino、hardware、interrupt、simulink、encoder

我使用Simulink图特尔与Arduino Mega 2560来控制电机与编码器。编码器每转200步。我的目标是使用外部模式，以便将数据输出到Simulink范围。我尝试过两种方法：使用带有额外的arduino (uno)的串行块，它只处理编码器信号(这个额外的arduino没有在Simulink中编程)，并将脉冲发送给主arduino我无法在我的Sim

浏览 1提问于2014-10-30得票数 0

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Matlab编码器:如何强制变量有变量:inf大小

c++、matlab、matlab-coder

我无法找到如何迫使Matlab编码器使参数大小是可变的，而不是固定的。;sz = my_varsize(x);然后，Matlab编码器生成x大小为(1x100)的C/C++代码。我可以手动将1x100的可变大小从GUI更改为1x:Inf，这很好，但我更希望Matlab编码器能够自动完成。display(sz); samp

浏览 4提问于2020-04-30得票数 1

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我想用标记样本和未标记样本来训练变分自动编码器。

machine-learning、deep-learning、autoencoder、semisupervised-learning

图片如下：我有12000张假图像，这是我根据没有标签的图像上的亮点生成的。我有1200个真实的图像，有注释和真正的标签。我希望输出被标记为生成的图像。我想知道我该怎么做。我希望我的变分自动编码器生成真实的图像或接近真实的标签。我想到了两个选项:第一个选项是使用假图像，训练12000张图像，并使用1200个真实图像进行测试，因为从示例中可以看到

浏览 5提问于2022-11-15得票数 -2

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不相关数据集的特征约简

r、feature-selection、correlation

我正在处理一个训练数据集的分类问题，它有100个特性。所有的特征成对没有明显的相关性。您可以在示例对图中看到以下一些特性：我正试图找到减少功能数量的正确方法。所有重要的特征选择方法都会返回不同的特征集。例如：与阈值的相关性>1%，选取其中20例。返回的特征

浏览 0提问于2019-09-04得票数 9

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