Review on autoencoder and its application
As a typical deep unsupervised learning model, autoencoder can automatically learn effective abstract features from unlabeled samples.In recent years, autoencoder has been widely used in target recognition, intrusion detection, fault diagnosis and many other fields.Thus, the theoretical basis, impro...
Автори: | Jie LAI, Xiaodan WANG, Qian XIANG, Yafei SONG, Wen QUAN |
---|---|
Формат: | Стаття |
Мова: | zho |
Опубліковано: |
Editorial Department of Journal on Communications
2021-09-01
|
Серія: | Tongxin xuebao |
Предмети: | |
Онлайн доступ: | http://www.joconline.com.cn/zh/article/doi/10.11959/j.issn.1000-436x.2021160/ |
Схожі ресурси
-
Review on autoencoder and its application
за авторством: Jie LAI, та інші
Опубліковано: (2021-09-01) -
A Semi-Supervised Stacked Autoencoder Using the Pseudo Label for Classification Tasks
за авторством: Jie Lai, та інші
Опубліковано: (2023-08-01) -
An Efficient Multi-Sensor Remote Sensing Image Clustering in Urban Areas via Boosted Convolutional Autoencoder (BCAE)
за авторством: Maryam Rahimzad, та інші
Опубліковано: (2021-06-01) -
Unsupervised Outlier Detection via Transformation Invariant Autoencoder
за авторством: Zhen Cheng, та інші
Опубліковано: (2021-01-01) -
AutoDTI++: deep unsupervised learning for DTI prediction by autoencoders
за авторством: Seyedeh Zahra Sajadi, та інші
Опубліковано: (2021-04-01)