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2016-ICLR-DENSITY MODELING OF IMAGES USING A GENERALIZED NORMALIZATION TRANSFORMATION

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)。

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用于多变量时间序列异常检测的学习图神经网络

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

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    2016-PCS-End-to-end optimization of nonlinear transform codes for perceptual quality

    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.

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    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。

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    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

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