先说实验成功的代码: git clone https://github.com/tkwoo/anogan-keras.git mkdir weights python main.py --mode train 即可看到效果了! 核心代码:main.py from ...
https: sefiks.com convolutional autoencoder clustering images with neural networks https: blog.keras.io building autoencoders in keras.html https: www.kaggle.com atom keras autoencoder with simple cnn ...
2018-10-30 12:00 0 1581 推荐指数:
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结果:每一种颜色代表一种数字,这里是为了可视化才降到2维的,但是实际降维的时候,肯定不会把维度降到这么低的水平。 ...
作者|Rashida Nasrin Sucky 编译|VK 来源|Towards Datas Science 异常检测可以作为异常值分析的一项统计任务来处理。但是如果我们开发一个机器学习模型,它可以像往常一样自动化,可以节省很多时间。 异常检测有很多用例。信用卡欺诈检测、故障机器检测或基于异常 ...
import keras from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation, Flatten from ...
非常不平衡的数据集,但是它也是一个很好的例子:对异常或欺诈进行识别验证。 首先,我们需要通过主成分分析法 ...
自动编码器是一种特殊的神经网络,经过训练可以将其输入复制到其输出。例如,给定手写数字的图像,自动编码器首先将图像编码为较低维的潜在表示,然后将潜在表示解码回图像。自动编码器学会在最小化重构误差的同时压 ...
一、 简介 本文介绍了不同的角度估计方法在同一情况中的比较,以及对影响性能的关键因素的详细分析。接下来,我们提出了一种新的联合训练方法和检测任务,并证明了它的好处。我们还强调了分类方法优于回归方法的优越性,量化了更深层架构和扩展训练数据的优势,并证明即使使用ImageNet训练数据 ...
本文转载自cador 《使用R语言进行异常检测》 本文结合R语言,展示了异常检测的案例,主要内容如下: (1)单变量的异常检测 (2)使用LOF(local outlier factor,局部异常因子)进行异常检测 (3)通过聚类进行异常检测 (4)对时间 ...