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機械学習モデルの実装：AutoEncoder（Pytorch）

本記事ではAutoEncoderをPytorchで実装します。ライブラリ紹介ではなく実装がメインのため学習シリーズに近い内容となります。 AutoEncoderの特徴は下記の通りです。 情報を圧縮することで軽い動作で使用できる。 ー＞本記事では784次元の画像を200次元（潜在 ...
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Autoencoderで異常検知

Autoencoderは、データの効率的な表現を学習するためのニューラルネットワークの一種です。特に、異常検知や次元削減、データのノイズ除去などに利用されます。 Autoencoderには、EncoderとDecoderがあります。 Encoder（エンコーダー）: 入力データを圧縮して、低 ...
IEEE

Cross-Modal Contrastive Masked AutoEncoder for Compressed Video Pre-Training

Abstract: In this paper, we propose a novel Transformer based approach, namely Cross-modal Contrastive Masked AutoEncoder (C2MAE), to Self-Supervised Learning (SSL) on compressed videos. A unified ...
IEEE

Self-Supervised Masked Graph Autoencoder for Hyperspectral Anomaly Detection

Abstract: Hyperspectral image anomaly detection faces the challenge of difficulty in annotating anomalous targets. Autoencoder(AE)-based methods are widely used due to their excellent image ...
日経クロステック

Masked Autoencoder：画像認識でも事前学習革命は起きるのか

この記事は日経Robotics 有料購読者向けの過去記事ですが 『日経Robotics デジタル版（電子版）』のサービス開始を記念して、特別に誰でも閲覧できるようにしています。 本記事はロボットとAI技術の専門誌『日経Robotics』のデジタル版です [画像のクリックで ...
GitHub

DAP-MAE: Domain-Adaptive Point Cloud Masked Autoencoder for Effective Cross-Domain Learning

-The code has been released, but there may be some issues in the code, possibly caused by mismatched parameter names during loading. We will fix them as soon as possible. In this work, we propose the ...
GitHub

Evolutionary Adversarial Autoencoder for Unsupervised Anomaly Detection: Prototype ...

The training objective combines multiple loss components: Total Loss = Reconstruction Loss + β×KL Loss + λ₁×Adversarial Loss(latent) + λ₂×Adversarial Loss(data) -ae_hidden_dim: Hidden layer size for ...