本研究基于UTKFace人脸年龄数据集，探索了核密度估计(KDE)与年龄预测误差(MAE)之间的关系。通过深度学习特征提取、主成分分析降维、核密度估计和统计相关性分析，验证了特征空间密度对预测模型性能的影响。研究发现KDE密度与MAE之间存在显著的负相关关系 ...

为解决机器人动态环境中实时异常检测的难题，研究人员提出Sparse MAF-AAE模型，通过整合Masked Autoregressive Flow（MAF）与Adversarial ...

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La seguridad y privacidad de nuestros datos y modelos de inteligencia artificial son cuestiones fundamentales para generar confianza en la IA. A medida que los modelos de aprendizaje automático y la ...

PyTorch 是 Torch 在 Python 上的衍生. 因为 Torch 是一个使用 Lua 语言的神经网络库, Torch 很好用, 但是 Lua 又不是特别流行, 所有开发团队将 Lua 的 Torch 移植到了更流行的语言 ...

[导读]AutoEncoder的基本思想是利用神经网络来做无监督学习，就是把样本的输入同时作为神经网络的输入和输出。本质上是希望学习到输入样本的表示(encoding)。早期AutoEncoder的研究主要是数据过于稀疏、数据高维导致计算复杂度高。比较早用神经网络做AutoEncoder的 ...

几秒钟扫完代码，比训练一遍再找快多了。 张量形状不匹配是深度神经网络机器学习过程中会出现的重要错误之一。由于神经网络训练成本较高且耗时，在执行代码之前运行静态分析，要比执行然后发现错误快上很多。 由于静态分析是在不运行代码的前提下 ...

在迁移学习任务中，一直存在这样的问题： 目标域由于没有标签，常常导致分界面附近混淆较多的数据。 中科院计算所的在读研究生崔书豪等，提出了一种新的解决方法：批量核范数最大化 （Batch Nuclear-norm Maximization，BNM）。 在典型的标签不足场景下(如半监督 ...

这篇文章中，我们将利用 CIFAR-10 数据集通过 Pytorch 构建一个简单的卷积自编码器。 引用维基百科的定义，”自编码器是一种人工神经网络，在无监督学习中用于有效编码。自编码的目的是通过一组数据学习出一种特征（编码），通常用于降维。“ 为了建立一个 ...

想深入探索一下以脑洞著称的生成对抗网络（GAN），生成个带有你专属风格的大作？ 有GitHub小伙伴提供了前人的肩膀供你站上去。TA汇总了18种热门GAN的PyTorch实现，还列出了每一种GAN的论文地址，可谓良心资源。 带辅助分类器的GAN，简称ACGAN。 在这类GAN变体中 ...