GDN 是连续且可微的，并且作者给出了其逆变换的有效方法。作者表示，GDN 能够对局部过滤器输出的成对数据产生更好的拟合效果，并生成更加自然的图像块（因此可以用于图像处理问题，比如图像去噪）。 此外，两层级联的 GDN 变换在捕获图像统计数据上效果更好。更广泛地来说，GDN 可以当作一个一般的深度无监督学习工具。 3. 5.3 两层级联 作者在实验中发现，GDN 模型能很好地建模局部小范围的图像块，但当图像块范围扩大时，GDN 的性能就开始会下降，即无法捕获大范围的图像块像素间的统计关系。 这里也一样，不过作者选择了 CICA[10] 而不是线性变换作为中间层来旋转数据，最后的级联结构为：CICA-GDN-CICA-GDN。 总结 作者提出了一种新的概率模型 GDN 用来建模自然图像，GDN 被隐式定义为一种可逆非线性变换，该变换经过优化，可以对数据进行高斯化。同时作者也给出了优化 GDN 的方法（即优化负熵）。
在这项工作中，我们提出了GLUE（具有局部不确定性估计的图偏离网络），建立在最近提出的图偏离网络（GDN）之上。 两个真实世界数据集的结果告诉我们，优化负高斯对数似然是合理的，因为GLUE的预测结果与GDN相当，事实上比向量自回归基线更好，鉴于GDN直接优化了MSE损失，这一点很重要。 总之，我们的实验表明，GLUE在异常检测方面与GDN有竞争力，而且还有不确定性估计的额外好处。我们还表明，GLUE学习了有意义的传感器嵌入，将类似的传感器聚在一起。 Network with Local Uncertainty Estimation), building on the recently proposed Graph Deviation Network (GDN In summary, our experiments demonstrate that GLUE is competitive with GDN at anomaly detection, with
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iZbp1d4tisi44j6vxze02fZ)(PORT = 1522)) ) SID_LIST_LISTENER2 = (SID_LIST = (SID_DESC = (GLOBAL_DBNAME = gdn1400 Service "gdn1400" has 1 instance(s). ：这个服务名必须由listener中的某一个提供，这里listener2的服务名提供的是gdn1400，而listener1没有提供服务名。那么如何连接数据库呢？ 这里我们使用静态连接试一下，也是可以连接数据库的（注意端口号和动态的不同） sqlplus sys/password@iZbp1d4tisi44j6vxze02fZ:1522/gdn1400 as sysdba TCP)(HOST = iZbp1d4tisi44j6vxze02fZ)(PORT = 1522)) ) (CONNECT_DATA = (SERVICE_NAME = gdn1400
4.1 分析变换 分析变换使用 GDN 模型 [2:1]，其构成用数学语言描述如下： y=ga(x;ϕ) s.t. yi=vi(βi+∑jγij∣vj∣αij)εi and v=Hx\begin{align 4.2 综合变换 综合变换使用 GDN 模型的近似逆过程，也在文章 [2:2] 给出了，其构成用数学语言描述如下： x^=gs(y^;θ) s.t. x^=H′w and wi=y^i⋅(βi′+∑jγij 最后分别在 PSNR 和 D-NLP[3:2] 指标上的测试结果如下图所示： image.png 可以看到，在 PSNR 指标下，死区量化的 DCT 变换和基于 MSE 优化的 GDN 不相上下；但在 D-NLP 指标下，基于 NLP 优化的 GDN 和 Linear 都要远好于 DCT 变换。 通过使用 GDN 及其逆过程作为非线性变换，NLP 作为感知变换，该框架展现出了优于传统 DCT 变换的性能。 附录 Ballé, J., Laparra, V., & Simoncelli, E.
一 论文题目： Deconvolutional Networks on Graph Data 论文摘要： 这篇文章作者提出了图反卷积网络（GDN）。 由于逆运算会出现高频放大器并可能放大噪声，GDN采用了谱域中的逆滤波器和小波域中的去噪层组合的设计。作者在图特征插补和图结构生成任务上证明了GDN的有效性。
在此模型中，分析变换作者采用了级联线性卷积层和非线性层的结构，非线性层采用的是 GDN 模型（来源于作者的另一文章[3]）；而综合变换则是采用了分析变换的近似逆结构。量化使用的是均匀的标量量化。 这个问题可以通过使用局部增益控制操作（最早来源于生物神经元领域）来很好地解决，于是作者使用了他自己在另一篇文章中提出的 GDN 模型来替代线性变换（在那篇文章中作者已经验证了 GDN 具有很好的高斯化图像数据的能力
1.烧录器与芯片引脚的对应关系 烧录器接口 芯片引脚 HOLD p02 WP P03 VDD VCC VPP RSTN GND GDN SCK P06 SS P07 SI P04 OS P05 2.进入深度休眠
Global Deconvolutional Networks for Semantic Segmentation BMVC 2016 https://github.com/DrSleep/GDN
GDN 该文章发表在AAAI 2021，论文题目为：Graph neural network-based anomaly detection in multivariate time series。
语义分割 Global Deconvolutional Networks BMVC 2016 https://github.com/DrSleep/GDN 半监督语义分割 Mix-and-Match
源代码： https://github.com/Evergrow/GDN_Inpainting?
desired_caps['platformVersion']='5.1' # desired_caps['deviceName']='MX4' # desired_caps['udid']='750BBKL22GDN
模拟器 platformVersion: 5.1.1 deviceName: 127.0.0.1:62025 #mx4真机 #platformVersion: 5.1 #udid: 750BBKL22GDN
Detection in Multivariate Time Series 下载：https://arxiv.org/abs/2106.06947 代码：https://github.com/d-ailin/GDN
5.0 * cos(2.0*t) - 2.0 * cos(3.0*t) - cos(4.0*t))); } //https://www.shadertoy.com/view/3s3GDn
GA可以与谷歌展示广告网络 (Google Display Network，GDN) 进行整合，这意味着您可以利用 AdWords 制作和管理广告系列，然后在 Google 展示广告网络的营销广告系列中插入
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