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博客锁对应的文档,需要的可以下载。 Abstract 提出了一种基于卷积神经网络的无监督多模态子空间聚类算法。该框架主要由三部分组成:多模态编码器、自表达层和多模态解码器。编码器以多模态数据为输入,将其融合到一个潜在的空间表示中。自表达层负责增强自表达性并获得与数据点对应的亲和矩阵。解码器重建原始输

跨视图识别是计算机视觉中的一个重要问题,它主要是对不同视图之间的样本进行分类。不同的视图之间的巨大差异使得这个问题相当具有挑战性。为了消除复杂的(甚至是高度非线性的)视点差异以获得良好的跨视点识别,我们提出了一个多视点深度网络(multi-view deep network, MvDN),该网络寻求

我们介绍了SinGAN，一个可以从单一自然图像中学习的无条件生成模型。我们的模型经过训练，能够捕捉图像内部patch的分布，然后能够生成与图像具有相同视觉内容的高质量、多样化的样本。SinGAN包含一个完全卷积的GANs金字塔，每个GANs负责学习图像中不同尺度上的patch分布。这允许生成具有显著