堆叠式胶囊自动编码器 这段代码是从。 这是堆叠式胶囊自动编码器（SCAE）的Tensorflow实现，在以下论文中进行了介绍： ， ， 和 ， 。 作者：牛津大学牛津机器人学院和统计系的亚当·科西雷克（Adam R. Kosiorek） 电子邮件：adamk（at）robots.ox.ac.uk 网页： : 这项工作是在亚当（Adam）在多伦多的Google Brain实习期间完成的。 关于该项目 如果查看包含对象的自然图像，您将很快看到可以从各种视点捕获同一对象。 胶囊网络经过专门设计，对于视点变化具有较强的鲁棒性，从而使学习数据效率更高，并且可以更好地概括未见的视点。 该项目介绍了一种新颖的胶囊网络无监督版本，称为堆叠式胶囊自动编码器（SCAE）。 与原始胶囊不同，SCAE是带有仿射感知解码器的生成模型。 这迫使编码器学习与视点变化等价的图像表示，并导致MNIST和S

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自动编码器降维 自动编码器可用于特征提取和降维。 它们也可以与受限玻尔兹曼机器结合使用深度学习应用程序，例如“深层信念网络”。 它具有“编码器”和“解码器”两个阶段，“编码器”将逐步压缩输入，在压缩过程中选择最重要的功能。 解码器与编码器相反，它可以尽可能地重新创建输入。 要求 Python 3.6及更高版本 TensorFlow 1.6.0及更高版本 脾气暴躁的 Matplotlib 执行 该实现使用MNIST数据集来重建输入。 由于MNIST图像的形状为28 * 28，因此输入为784。我们的模型将是3层，每层减少特征，并在解码器阶段重建inut， Encoder Decoder [784] -> [256] -> [128] -> [64] -> [128] -> [256] -> [784] 此实现的最

codersgirlfriend python语言的爬虫项目，在（相亲网站，社交网站等）抓取未来女朋友的联系方式（qq，email）。自己动手，丰衣足食。 打算以pyspider为主框架，当然可以用scrapy等自己习惯的工具库。 妈妈再也不用担心我们屌丝一辈子啦！ O(∩_∩)O哈哈~

用卷积滤波器matlab代码deephyp：针对高光谱的深度学习 用于训练和使用高光谱数据的无监督自动编码器和有监督深度学习分类器的工具。 可用文档。 源代码可在上找到。 自动编码器是无监督的神经网络，可用于一系列应用，例如无监督的特征学习和降维。 可以在带标签的数据上训练有监督的深度学习分类器，以预测光谱的类别。 该存储库提供了一个名为deephyp的基于python的工具箱，其中包含针对高光谱数据而构建，训练和测试密集和卷积自动编码器以及分类神经网络的示例。 网络易于设置，并且可以使用不同的体系结构进行自定义。 也可以采用不同的培训方法。 该工具箱基于tensorflow构建。 如果您在研究中使用工具箱，请引用：本文介绍了用于训练自动编码器的光谱角（SA），光谱信息散度（SID）和平方和误差（SSE）损失函数。 如果您在研究中使用余弦谱角（CSA）损失函数，请引用： 如果您在研究中使用分类网络，请引用： 安装 可以使用pip从命令行安装工具箱的： pip install deephyp 可以使用以下方法安装依赖项： pip install -r requirements.txt 导

带火炬的自动编码器去噪 众所周知，我们从相机拍摄的照片有时不适合处理。 在该项目中，在执行诸如文本检测之类的项目时，采取了必要的步骤以实现最大的效率。 此步骤是清除图像中的噪点。 在这个项目中使用了卷积神经网络和自动编码器。 玩的很开心。 嘈杂的图片和清晰的图片 结果

Decoder of Polar Codes

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标清360全景前端ADC，The ISL79987/ISL79988 integrates four high quality NTSC/PAL/SECAM video decoders that convert the analog composite video signal to digital component YCbCr data for automotive applications. Each channel contains a 10-bit ADC that supports single-ended, differential, and pseudo differential composite video inputs, proprietary clamp and gain controllers, thus utilizes a 4H-comb filter for separating luminance and chrominance to reduce cross noise artifacts. Integrated short-to-battery and short-to-ground detection, advanced image enhancement capabilities such as the programmable Automatic Contrast Adjustment (ACA), and the MIPI-CSI2/ITU-R BT.656 output interface make the ISL79987, ISL79988 an ideal solution for demanding automotive around view applications

压缩自动编码器的有损图像压缩 入门 开始实验的最快方法是使用在上训练的。 通过使用提供的脚本下载框架，可以构建任意数据集。 有关更多详细信息，下载链接和更多结果，请参见 。 训练 python train.py --config ../configs/train.yaml 例如train.yaml ： exp_name : training num_epochs : 1 batch_size : 16 learning_rate : 0.0001 # start fresh resume : false checkpoint : null start_epoch : 1 batch_every : 1 save_every : 10 epoch_every : 1 shuffle : true dataset_path : datasets/yt_small_720p num_wo