当前位置：学术参考网 > acm论文对抗自编码器
在本论文中，我们提出了一种用于自动图像生成的基于自编码器的生成对抗网络（GAN），我们称之为“风格化对抗式自编码器”。不同于已有的生成式自编码器（通常会在隐向量上施加一个先验分布），我们提出的方法是将隐变量分成两个分量：风格特征和内容特征，这两个分量都是根据真实图像...
ACMMM论文|基于风格化对抗自编码器的图像生成算法.简介：在实际应用中，我们发现城市大脑交通视频数据样本不足的问题，因此提出了一种图像生成算法。.受条件对抗生成网络和风格迁移学习的启发，采用内容提取网络和风格提取网络分别从内容图片和...
ACMMM论文|基于风格化对抗自编码器的图像生成算法.小叽导读：在实际应用中，我们发现城市大脑交通视频数据样本不足的问题，因此提出了一种图像生成算法。.受条件对抗生成网络和风格迁移学习的启发，采用内容提取网络和风格提取网络分别从内容图片...
ACMMM论文|基于风格化对抗自编码器的图像生成算法...小叽导读：在实际应用中，我们发现城市大脑交通视频数据样本不足的问题，因此提出了一种图像生成算法。.受条件对抗生成网络和风格迁移学习的启发，采用内容提取网络和风格提取网络分别从内容...
图2变分自编码器示意图但是，这样的结构无法保证采样变量与真是样本一一对应，也就难以保证变分自编码器的学习效果。所以，变分自编码器实际结构如图3所示：将真实样本输入变分图自编码器，通过编码器（均值方差计算模块）学到每个样本对应的低维向量表示的均值和方差，然后在中...
【论文推荐】最新7篇变分自编码器（VAE）相关论文—汉语诗歌、生成模型、跨模态、MR图像重建、机器翻译、推断、人脸2018-04-132018-04-1317:30:55阅读1.2K0
本文首发于公众号【机器学习与生成对抗网络】下述论文已分类打包好！共116篇，事实上仍有一些GAN论文未被包含入内，比如笔者发推文时，又看到一篇《Rotate-and-Render:UnsupervisedPhotorealisticFaceRotatio…
论文快讯作者：萝卜兔本周的论文快讯比较偏重对于图神经网络理论方面的研究，包括Semi-implicit图变分自动编码器、属性图上的ActiveLearning网络、新的图嵌入方法以及新的图表示网络。想要做理论的童鞋们，…
阿里云城市大脑三篇论文入选ACMMM（附解读）.据机器之心了解，阿里云城市大脑三项技术研究论文同时入选多媒体领域的顶级学术会议——第25届国际多媒体会议ACMMultimedia（简称ACMMM），论文作者将于今年10月赴美作大会报告。.ACMMM是全世界多媒体领域...
MicrocomputerApplicationsVol.31,No.11,2015基金项目微型电脑应用2015年第31卷第1118文章编号：1007-757X(2015)11-0018-06基于自动编码器的协同过滤推荐算法俞晨光，朱允斌，金城，陆斐摘要：针对在评分数据稀疏时，基于近邻的协同...
如图1所示,我们在本论文中提出了一种名为风格化对抗式自编码器(SAAE)的全新生成模型,该模型是使用一种对抗式方式来训练风格化自编码器。不同于已有的自编码器,我们会将隐向量分成...
如图1所示,我们在本论文中提出了一种名为风格化对抗式自编码器(SAAE)的全新生成模型,该模型是使用一种对抗式方式来训练风格化自编码器。不同于已有的自编码器,我们会将隐向量分成...
如图1所示,我们在本论文中提出了一种名为风格化对抗式自编码器(SAAE)的全新生成模型,该模型是使用一种对抗式方式来训练风格化自编码器。不同于已有的自编码器...
NeuHash-CF被建模为一个自动编码器架构,由两个用于生成用户和项哈希码的联合哈希组件组成。受语义哈希的启发,项目哈希组件直接从项目的内容信息(即,它以相同的方...
ImagesbyMulti-AdversarialTraining超越叙事描述:通过多对抗训练,从图像生成诗歌论文地址:https://dl.acm.org/...Dm包括一个多模态编码器、模态融合层以及一个有softmax函数的...
本文是发表在MM18上的一篇跨模态检索文章,作者提出了一种采用综合保持距离的自编码器(CDPAE)的新颖方法,用以解决无监督的跨模态检索任务。之前的无监督方法大部分使用属于相同对...
关注问题写回答人工智能计算机视觉人工智能算法为什么我个人感觉acm的论文质量还强于cvpr?主要体现在两点:1.论文感觉整体上原创性更强,2.就是原理和实现...
最佳论文全文阅读ACMMM2018最佳论文《BeyondNarrativeDescription:GeneratingPoetryfromImagesbyMulti-AdversarialTraining》(超越叙事描述:通过...
实验室今年有7篇论文被ACMMM2020接收,ACMMM的全称是ACMInternationalConferenceonMultimedia(国际多媒体会议),是多媒体领域的国际顶级会议。7篇论文的信息概要介绍...
该论文将变分自编码器(VariationalAutoencoders,VAEs)扩展到协同过滤,主要的贡献有:一是引入了多项式似然函数的...《CollaborativeDenoisingAuto-Encoders...