VAE

作品数：284被引量：486H指数：10
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VAE-ATTGRU模型的股指期货价格预测研究
《计算机工程与应用》2024年第17期293-301,共9页张玉婷 金传泰 李勇 
针对股指期货市场高波动、非平稳、非线性和高信噪比等特性造成的预测难度大的问题,利用变分自编码器(VAE)和循环神经网络(RNN)提出一种基于VAE-ATTGRU的混合深度学习股指期货价格预测模型。利用变分自编码器对股指期货技术指标进行学习...
关键词：股指期货预测 变分自编码器(VAE) 数据增强 注意力机制 门控循环单元(GRU) 
隐空间转换的混合样本图像去雾被引量：2
《计算机工程与应用》2023年第9期225-236,共12页郑玉彤 孙昊英 宋伟 
国家自然科学基金(52071349);自然资源部海洋环境探测技术与应用重点实验室开放基金课题(MESTA-2020-B001);国家民委中青年英才项目;中央民族大学交叉专项(2020MDJC08)。
深度学习从数据集中学习样本的内在规律,数据集的质量一定程度上决定了模型的表现。在去雾任务的公开数据集中,由于缺少成对真实数据,合成的成对数据难以模拟真实环境等问题,可能导致训练出的模型在实际环境中表现不佳。为此,提出混合...
关键词：单幅图像去雾 隐空间转换 混合样本 变分自编码器(VAE) 生成对抗网络(GAN) 
基于变分自编码器的评分预测模型被引量：2
《计算机工程与应用》2021年第22期153-159,共7页陈海 钱付兰 陈洁 赵姝 张燕平 
国家自然科学基金青年项目(61702003);安徽省自然科学基金面上项目(1808085MF175);国家自然科学基金面上项目(61673020,61876001)。
深度学习模型具有鲁棒性差的局限性,常见的如在图片中增加特定的噪声会影响到图片的分类和预测结果。近期有学者将深度学习引入到推荐系统中,因此在推荐系统中也存在噪声对推荐精度影响的问题。针对深度推荐模型的鲁棒性问题,基于变分...
关键词：深度学习 推荐系统 变分自编码器(VAE) 评分预测 
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