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keras搭建基于自动编码器的异常检测技术进行欺诈识别
信用卡欺诈可以被归类为一种异常，使用Keras中实现的自动编码器可以检测欺诈我最近阅读了一篇名为《使用自动编码器进行异常检测》的文章，在该文中对所生成的数据进行了实验，并且我认为将使用自动编码器进行异常检测这一想法应用于真实世界当中的欺诈检...
2024-09-01 btikc 技术文章 11 ℃ 0 评论 -
Ian Goodfellow强力推荐:DeepMind提出Auto-encoding GAN的变分方法
在机器学习研究领域，生成式对抗网络（GAN）在学习生成模型方面占据着统治性的地位，在使用图像数据进行训练的时候，GAN能够生成视觉上以假乱真的图像样本。但是这种灵活的算法也伴随着优化的不稳定性，导致模式崩溃（modecollapse）。将...
2024-09-01 btikc 技术文章 11 ℃ 0 评论 -
CVPR|任何网络都能山寨!新型黑盒对抗攻击模拟未知网络进行攻击
机器之心专栏作者：马晨目前，研究者们提出了越来越多的黑盒攻击算法，其中基于「模拟」的攻击成为了一种新的攻击形式。来自清华的研究者解决了模型窃取攻击中长久以来存在的一个问题：训练代理模型的时候需要查询目标模型。训练了一个「万能的模拟器」，可...
2024-09-01 btikc 技术文章 12 ℃ 0 评论 -
「AI课堂」简单的自编码器(理论篇)|机器学习你会遇到的“坑”
我们在统计学习中曾经对无监督学习有了一定的了解，它不使用数据的label，在理论上主要分为两大类：...
2024-09-01 btikc 技术文章 11 ℃ 0 评论 -
深度学习与神经网络:AutoEncoder自编码
内容导读现在我们先构架一个神经网络模型，这个模型是收集一张图片，接受这个图片后，神经网络给这个图片压缩，最后再从压缩的图片中还原，是不是感觉有点抽象，其实我也觉得这样的解释不太恰当，那就让我们更加的具体一点来深入了解下这个自编码。现在假设我...
2024-09-01 btikc 技术文章 10 ℃ 0 评论 -
Autoencoder 用于特征学习和降维的神经网络结构
自编码器（Autoencoder）是一种无监督学习的神经网络，主要用于数据的特征学习和降维。自编码器的目标是通过神经网络的压缩和重构过程来学习输入数据的有效表示。...
2024-09-01 btikc 技术文章 12 ℃ 0 评论 -
机器学习:自编码器概述及实验
在今天的文章中，我想简单介绍一下一种名为自编码器的神经网络架构类型。这篇文章的目标是机器学习的初学者，他们希望对自编码器有一些基本的了解，以及为什么它们如此有用。上下文自编码器的结构是接受输入，将该输入转换为另一种表示形式，即输入的嵌入（e...
2024-09-01 btikc 技术文章 12 ℃ 0 评论 -
新手友好向自编码器入门指南 | 附代码
作者NathanHubens王小新编译自TowardsDataScience量子位出品|公众号QbitAI自编码器（Autoencoder，AE），是一种利用反向传播算法使得输出值等于输入值的神经网络，它先将输入压缩成潜...
2024-09-01 btikc 技术文章 12 ℃ 0 评论 -
从无监督学习说起:算法模型有哪几种?
无监督学习是没有任何的数据标注，只有数据本身。无监督学习解决的主要是“聚类（Clustering）”问题，那它的算法模型有哪几种？在上一篇笔记里我们简单地学习了监督学习的几种算法模型，今天就来学习一下无监督学习的基本概念和相应的几种算法模型...
2024-09-01 btikc 技术文章 13 ℃ 0 评论 -
AutoEncoder (AE) 和 Variational AutoEncoder (VAE) 的详细介绍和对比
数据压缩数据压缩可以使用更少的维度表示相同数量的信息。这助于解决维度诅咒的问题，还可以部分的解决过拟合的现象。所以在一般情况下我们都会在数据集用于训练之前，对其使用降维方法进行处理。这就是自动编码器(AE)和变分自动编码器(VAE...
2024-09-01 btikc 技术文章 11 ℃ 0 评论
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