自动编码器（Autoencoder）是一种无监督学习的神经网络模型，用于数据的降维和特征学习。它由编码器和解码器两个部分组成，通过将输入数据编码为低维表示，再从...

自动编码器已成为使计算机系统能够更有效地解决数据压缩问题的技术和技巧之一。它们成为减少嘈杂数据的流行解决方案。

基本原理是运用记忆模块调整模型的编码行为，在不过度影响模型拟合正常数据的同时限制其拟合能力。

属性网络在现实世界中被广泛的用于建模实体间的连接，其中节点的联通边表示对象之间的关系以及关于节点本身的描述中节点的属性信息。举了3个例子：

下面这篇文章介绍了Kaggle中，关于金融市场价格预测比赛（Jane Street Market Prediction）中的冠军方案。该获胜方案采用了一个Aut...

Graph-based autoencoder integrates spatial transcriptomics with chromatin images...

scCAN: single‑cell clustering using autoencoder and network fusion

对于上述结构自编码器实际上完成了一个 函数的学习的过程，本身可以说并没有什么意义，但是通过观察上述的结构中，我们发现在自编码器结果中，中间的隐含层，是从特征...

信息熵完美编码，交叉熵不完美编码，相对熵是两者的差值。即：相对熵 = 交叉熵 - 信息熵。

今天给大家介绍的是来自IBM Thomas J. Watson研究中心的研究人员近日发表在Nature Biomedical Engineering上的一篇论文...

今天给大家介绍印度德里Indraprastha信息技术学院的Debarka Sengupta教授等人发表在Scientific Reports上的一篇文章 “A...

一段声音信号中，它的组成其实包含了好几个维度，比如说的内容，说的方式，以及说的人的音色。过往的语音合成只关注说的内容正确，而这次我们希望能按照我们的方式去控制合...