云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- VAE

VAE: 作品数：284被引量：486H指数：10; 导出分析报告; 相关领域：化学工程建筑科学更多>>; 相关作者：陈沛智洪榛李燕萍陈艳军李建宗更多>>; 相关机构：华东理工大学中国石化集团四川维尼纶厂华南理工大学南京邮电大学更多>>; 相关期刊：更多>>; 相关基金：国家自然科学基金河南省自然科学基金中国博士后科学基金广西壮族自治区科技攻关计划更多>>

VG-DOCoT:a novel DO-Conv and transformer framework via VAE-GAN technique for EEG emotion recognition: 《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》2024年第11期1497-1514,共18页Yanping ZHU Lei HUANG Jixin CHEN Shenyun WANG Fayu WAN Jianan CHEN; supported by the National Key Research and Development Program of China(No.2022YFE0122700);the National Natural Science Foundation of China(No.61971230)。; Human emotions are intricate psychological phenomena that reflect an individual’s current physiological and psychological state.Emotions have a pronounced influence on human behavior,cognition,communication,and decis...; 关键词：Emotion recognition Electroencephalogram(EEG) Depthwise over-parameterized convolutional(DO-Conv) Transformer Variational automatic encoder-generative adversarial network(VAE-GAN)

基于深度学习的视频压缩编码技术研究: 《电视技术》2024年第9期13-16,共4页周立新; 视频压缩编码技术是提高数字电视中视频传输和存储效率的关键技术。通过分析数字电视中的视频压缩问题,设计一个面向数字电视的视频压缩数据传输框架,阐述基于变分自编码器(Variational Auto-Encoders,VAE)的视频压缩方法,利用UVG数据集...; 关键词：深度学习变分自编码器(VAE) 视频压缩编码数据重建

基于DTCWT-VAE的弹道中段目标RCS识别: 《系统工程与电子技术》2024年第7期2269-2275,共7页王彩云张慧雯王佳宁吴钇达常韵; 国家自然科学基金(61301211);国家留学基金(201906835017)资助课题。; 针对弹道目标雷达信号易受环境影响、目标识别准确率低的问题,提出了一种基于双树复小波变换(dual-tree complex wavelet transform,DTCWT)和变分自编码器(variational autoencoder,VAE)的弹道目标雷达散射截面(radar cross section,RCS...; 关键词：弹道目标目标识别雷达散射截面双树复小波变换变分自编码器

A VAE-Bayesian deep learning scheme for solar power generation forecasting based on dimensionality reduction被引量：1: 《Energy and AI》2023年第4期319-328,共10页Devinder Kaur Shama Naz Islam MdApel Mahmud Md.Enamul Haque Adnan Anwar; The advancements in distributed generation(DG)technologies such as solar panels have led to a widespread integration of renewable power generation in modern power systems.However,the intermittent nature of renewable e...; 关键词：Bayesian deep learning Bidirectional long-short term memory Dimensionality reduction Generation forecasting Renewable power generation Variational auto-encoders

基于VAE生成网络的EMT金属缺陷数据集的扩展与验证: 《电子设计工程》2023年第11期25-29,共5页王浩哲王烨辰张亚茹张辰轩; 国家级大学生创新创业训练计划项目(202110058028)。; 新兴的图像处理神经网络需要大量优质的训练数据训练才能发挥良好的效果,为了解决电磁层析成像(ElectroMagnetic Tomography,EMT)技术生成图像质量不高且不便于大量获取的问题,使用COMSOL Multiphysics软件仿真,建立EMT系统模型生成缺...; 关键词：EMT COMSOL仿真共轭梯度算法 VAE生成网络

基于单一维度干扰数据的无监督混合聚类研究: 《中国新通信》2022年第22期104-108,共5页易佩迪吴兴耀陈燕雷巩雪赵文娟; 面向5G时代干扰小区的分类需求,提出了一种基于变分自编码器的无监督混合聚类模型。该方法考虑了2.6Ghz干扰数据的先验特征,利用残差算法将变分自编码器和传统聚类函数的损失函数结合;通过改变超参数大小,影响隐变量分布,从而模拟样本...; 关键词：5G VAE PRB 干扰识别

基于VQ-VAE与Do-Conv层的无监督语音表示学习: 《信息工程大学学报》2022年第5期513-519,共7页刘雪鹏张文林陈紫龙; 国家自然科学基金资助项目(61673395,62171470)。; 针对在无监督条件下,对语音信号提取语音表示的问题,提出了Do-VQVAE模型。提出的Do-VQVAE模型主要基于矢量量化变分自编码器的结构进行实现,并在此基础上,引入深度方向超参数化卷积层构成编码器。该模型通过编码器-解码器的结构,以无监...; 关键词：语音表示无监督声学单元发现 ZeroSpeech挑战

混合高斯变分自编码器的聚类网络被引量：1: 《中国图象图形学报》2022年第7期2148-2156,共9页陈华华陈哲郭春生应娜叶学义; 浙江省“领雁”研发攻关计划项目(2022C03065)。; 目的经典的聚类算法在处理高维数据时存在维数灾难等问题,使得计算成本大幅增加并且效果不佳。以自编码或变分自编码网络构建的聚类网络改善了聚类效果,但是自编码器提取的特征往往比较差,变分自编码器存在后验崩塌等问题,影响了聚类的...; 关键词：聚类混合高斯分布变分自编码器(VAE) 软分配 KL散度

变分自编码模型在周期性KPI指标异常检测中的应用研究: 《信息通信》2020年第7期206-208,共3页林俊钒赵伟; 随着5G时代的来临,用户对网络感知的要求不断提升,相应地对网络的感知优化的工作也提出了更高要求。为了更加精准、及时的定位网络内的异常,将VAE(Variational Auto-Encoder,变分自编码)模型应用于质差小区周期性KPI(Key Performance In...; 关键词：VAE 变分自编码周期性KPI指标质差小区优化异常检测

虚拟听觉环境实时绘制系统平台被引量：1: 《科学通报》2012年第32期3055-3066,共12页张承云谢菠荪; 国家自然科学基金(11174087;10774049);华南理工大学亚热带建筑科学国家重点实验室课题资助; 报道了基于个人计算机和C++语言编程的虚拟听觉环境(VAE)系统平台的近期工作进展.系统实时跟踪倾听者头部的空间位置和方向,动态模拟声波从声源到双耳的传输,通过耳机重放能够产生自由场和反射声环境的逼真听觉感知.提出了一系列改善系...; 关键词：虚拟听觉环境(VAE) 动态实时绘制头相关传输函数(HRTF) 主成分分析(PCA)

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