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，再从低维表示解码为原始数据来学习数据的特征表示。本教程将详细介绍...

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。

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 提取出来，同时，这提取出的特征又能还原原先的特征，简单来...

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。论文中，作者提出了一种可以产生特定属性抗菌药的高效计算方法。该方法利用了在深度生成式自动...

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 “AutoImpute: Autoencoder based imputation of single-cell RNA-seq data” 。单细胞RNA测序 (....

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成的语音，以不同的方式、不同的音色去说...