Problem: clustering A clustering network transforms the data into another space and then selects one of the clusters. Next, the autoencoder associated with this cluster is used to reconstruct the data-point. Introduction: traditional method: data----…
基于图嵌入的高斯混合变分自编码器的深度聚类 Deep Clustering by Gaussian Mixture Variational Autoencoders with Graph Embedding, DGG 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 引言 这篇博文主要是对论文“Deep Clustering by Gaussian Mixture Variational Autoencoders with Graph Embe…
论文地址:面向基于深度学习的语音增强模型压缩 论文代码:没开源,鼓励大家去向作者要呀,作者是中国人,在语音增强领域 深耕多年 引用格式:Tan K, Wang D L. Towards model compression for deep learning based speech enhancem…
前言 主体思想:深度聚类需要考虑数据内在信息以及结构信息. 考虑自身信息采用 基础的 Autoencoder ,考虑结构信息采用 GCN. 1.介绍 在现实中,将结构信息集成到深度聚类中通常需要解决以下两个问题. 1.在深度聚类中应该考虑哪些结构性信息? 结构信息表明了数据样本之间潜在的相似性.不仅需要考虑低阶信息还需要考虑高阶信息. 2.结构信息与深度聚类之间的关系是什么? 深度聚类的基本组成部分是深度神经网络(DNN),例如  Autoencoder.Autoencoder  由多层结构组成…
文章:Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features 作者:Mathilde Caron, Piotr Bojanowski, Armand Joulin, and Matthijs Douze 来自于:Facebook AI Research 发表于:ECCV 2018 目录 •相关链接 •相关方法介绍 •文章出发点 •文章亮点与贡献 •方法细节 •实验结果 •分析与总结 相关链接 论文:https://arxiv.or…
[论文标题]Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives ( ACM Computing Surveys · July 2017) [论文作者] SHUAI ZHANG, University of New South WalesLINA YAO, University of New South WalesAIXIN SUN, Nanyang Technological UniversityYI TAY…
(聊两句,突然记起来以前一个学长说的看论文要能够把论文的亮点挖掘出来,合理的进行概括23333) 传统的推荐系统方法获取的user-item关系并不能获取其中非线性以及非平凡的信息,获取非线性以及非平凡的信息恰恰是深度学习所具备的特点.论文对基于深度的学习的推荐系统方法进行了对比以及分类.文章的主要贡献有以下三点: > 对基于深度学习技术的推荐模型进行系统评价,并提出一种分类和组织当前工作的分类方案. > 提供现有技术的概述和总结 > 我们讨论挑战和开放性问题,并确定本研究中的新趋势和未…
Predicting effects of noncoding variants with deep learning–based sequence model PDF Interpreting noncoding variants- 非常好的学习资料 这篇文章的第一个亮点就是直接从序列开始分析,第二就是使用深度学习获得了很好的预测效果. This is, to our knowledge, the first approach for prioritization of functional…
Deep Clustering Algorithms 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 本文研究路线:深度自编码器(Deep Autoencoder)->Deep Embedded Clustering(DEC)->Improved Deep Embedded clustering(IDEC)->Deep Convolutional Embedded Clustering(DCEC)->Deep Fuzzy K-mean…
Motivation: The lack of transparency of the deep  learning models creates key barriers to establishing trusts to the model or effectively troubleshooting classification errors Common methods on non-security applications: forward propagation / back pr…