简读分享 | 龙文韬 编辑 | 王宇哲 论文题目 GraphMAE: Self-Supervised Masked Graph Autoencoders 论文摘要 近年来，人们对自监督学习(SSL)...尽管如此，对比学习(严重依赖于结构数据增强和复杂的训练策略)一直是图SSL的主要方法，而生成性SSL在图上的进展，特别是图自动编码器(GAEs)，到目前为止还没有达到其他领域相似的潜力。...作者提出了一个掩码图自动编码器GraphMAE，它缓解了生成性自监督图学习的这些问题。...结果表明，GraphMAE(经过作者精心设计的简单图自动编码器) 能够持续达到优于对比性和生成性最先进基线的性能。本研究提供了对图自动编码器的理解，并展示了生成性自监督学习在图上的潜力。
12月9日，由莫斯科国立大学 (Moscow State University) 举办的MSU世界视频编码器大赛成绩正式揭晓，腾讯云架构平台部首款自研H.265硬件编码器瑶池V500夺得硬件编码器比赛第一...这是继2018-2020年腾讯V265软件编码器连续取得H.265编码最佳后，腾讯云架构平台部瑶池V500硬件编码器首次参赛即获得硬件编码器比赛第一名的佳绩。...在激烈的竞争下，腾讯自研硬件编码器瑶池V500 在各项评价指标下都获得第一，并且各项技术指标大幅领先。...在一定的带宽要求下，软件编码器在高分辨率、高帧率、低延时等视频直播场景所提供的视频画质通常受限。 针对此类场景，为了提供高质量高压缩率的解决方案，腾讯自研了硬件编码器瑶池V500。...这些算法和硬件技术的运用使得瑶池V500硬件编码器具备极高的压缩性能。 根据MSU的评测，在同等画质情况下，瑶池V500硬件编码器相较于市场上的主流硬件编码器的带宽占用降低30.7%。
导语 回顾刚刚过去的2023年，在实时音视频场景，腾讯多媒体实验室与腾讯云实时音视频TRTC团队持续合作，从产品链路、技术底座等角度，针对视频画质、压缩性能进行了进一步深度优化，不断打磨包含自研264实时编码器...02.数字背后的优化 30%，这是多媒体实验室自研264实时编码器O264rt在快速档位相比x264的画质提升。...图二：O264rt编码器功能矩阵 编码器量化时的率失真优化能够在编码单元级综合考虑码率和失真的影响，找到更优解。...在一对一通话的实际案例中，基于国产arm芯片的服务器接入自研264编码器后，在画质提升的同时，链路CPU占用从 35%，降低到了23%，优化比例超过34%。...以视频编解码为例，腾讯多媒体实验室自2017年，深度参与了包含H.266/VVC、AVS3在内的国际、国内编解码标准制定，并打造了几乎全部主流编码标准的高性能视频编码矩阵，服务于实时音视频、转码、VR等各类场景
最近，有一种趋势是使用图神经网络将这种成功扩展到图数据。 一、背景 近年来，关于图的深度学习已经越来越受研究界的欢迎，因为图结构数据在许多领域中无处不在。...2.3 辅助学习（联合训练） 编码器是通过自监督和下游任务联合训练的。损失函数由自监督和下游任务损失函数组成，其中权衡超参数λ控制它们的贡献 ?...3.3 图编码器 图编码器通常基于图神经网络(GNNs)构建，遵循邻域聚合策略，其中节点的表示通过将其自身的表示与其邻居的聚合表示相结合来迭代更新。GNN的第k层是： ?...四、预测学习 4.1 图重构 图重构为图神经网络的训练提供了自监督。图重建通过decoder预测图的某些部分，例如节点子集的属性或一对节点之间的边的存在。...然后，在更新后的标记集上训练新的图神经网络，并多次执行上述操作。 M3S 应用深度聚类和对齐机制在多阶段自训练的基础上生成伪标签。
(以下相关图来自于jeremy) 自编码器其实也是神经网络的一种，神经网络我们都知道，我们设计好网络层，输入我们的数据，通过训练提供的数据进行前向操作提取特征，然后与准备好的标记进行比较，通过特定的损失函数来得到损失...那么自编码器为什么说和神经网络很像呢？ 什么是自编码器 自编码器也有自己的网络层，在自编码器中通常称之为隐藏层 ，一个自编码器通常包含两个部分，一个为 表示的编码器，另一个是 表示的解码器。...但是要注意，自编码器属于无监督学习，也就是说，不同于神经网络，自编码器不需要任何其他的数据，只需要对输入的特征进行提取即可，当然我们要添加一些额外的限制条件来“强迫”自编码器提取我们想要的东西。...那么我们的自编码器可能就学不到什么有用的东西了。 这个时候应该怎么办，我们可以学习神经网络中经常用到的东西，那就是正则化。...结合一些神经网络的概念，我们可以将其理解为自编码器前馈网络中的正则项。 我们一般使用的正则项是L1正则损失，惩罚权重的绝对值，然后使用正则λ系数来调整。
编码器如以信号原理来分，有增量型编码器,绝对型编码器。 ２／原理 增量型编码器与绝对型编码器的区分 编码器如以信号原理来分，有增量型编码器,绝对型编码器。 ...增量式编码器的问题： 增量型编码器存在零点累计误差，抗干扰较差，接收设备的停机需断电记忆，开机应找零或参考位等问题，这些问题如选用绝对型编码器可以解决。 ...绝对型编码器（旋转型） 绝对编码器光码盘上有许多道光通道刻线，每道刻线依次以2线、4线、8线、16 线……编排，这样，在编码器的每一个位置，通过读取每道刻线的通、暗，获得一组从...编码器生产厂家运用钟表齿轮机械的原理，当中心码盘旋转时，通过齿轮传动另一组码盘（或多组齿轮，多组码盘），在单圈编码的基础上再增加圈数的编码，以扩大编码器的测量范围，这样的绝对编码器就称为多圈式绝对编码器...在接合数字电路特别是单片机后，增量式旋转编码器在角度测量和角速度测量较绝对式旋转编码器更具有廉价和简易的优势。
四、Transformer中的前馈神经网络 在Transformer模型中，前馈神经网络被用于实现自注意力机制（Self-Attention Mechanism）。...优势 （1）捕捉长程依赖关系：编码器通过自注意力机制能够捕捉到输入序列中词汇间的长程依赖关系，这有助于理解句子的整体语义。...（2）高效计算：编码器采用自注意力机制进行计算，相对于传统的循环神经网络（RNN），这种计算方式更加高效，能够在处理长序列时避免梯度消失或梯度爆炸的问题。 3....解码器接收来自编码器的输出序列，然后通过自注意力层和前馈神经网络层进行多轮预测，生成新的输出序列。每一步预测都依赖于所有以前的预测结果，这使得解码器能够捕捉到更复杂的语言现象。 2....不足之处 （1）计算复杂度高：解码器的计算复杂度相对较高，因为它需要进行多轮预测，每轮预测都需要计算自注意力权重和前馈神经网络的输出。
卷积神经网络(CNN)广泛应用于深度学习和计算机视觉算法中。虽然很多基于CNN的算法符合行业标准，可以嵌入到商业产品中，但是标准的CNN算法仍然有局限性，在很多方面还可以改进。...这篇文章讨论了语义分割和编码器-解码器架构作为例子，阐明了其局限性，以及为什么自注意机制可以帮助缓解问题。 标准编解码结构的局限性 ?...在编码器-解码器网络中，输入图像进行卷积、激活以及池化得到一个潜向量，然后恢复到与输入图像大小相同的输出图像。该架构是对称的，由精心设计的卷积块组成。由于其简单和准确，该体系结构被广泛使用。 ?...图2：卷积的计算 但是，如果我们深入研究卷积的计算(图2)，编码器-解码器架构的局限性就会浮出表面。例如，在3x3卷积中，卷积滤波器有9个像素，目标像素的值仅参照自身和周围的8个像素计算。...这种机制叫做自注意力。 ? 方程 1: 两个随机变量X和Y的协方差 CNN中的自注意力机制 ?
编码器-解码器模型提供了使用递归神经网络来解决有挑战性的序列-序列预测问题的方法，比如机器翻译等。 注意力模型是对编码器-解码器模型的扩展，其提升了在较长序列上预测的效果。...长短期记忆递归神经网络通常被编码器和解码器使用。编码器的输出代表了源序列，其用来开启解码的过程，并以目前已经生成的单词作为输出。具体来说，编码器最后时间步骤的隐状态用来初始化解码器。...这种编码器 - 解码器方法的潜在问题是神经网络需要能够将源语句的所有必要信息压缩成固定长度的向量。这可能使神经网络很难处理长句，尤其是那些比训练语料库中的句子更长的句子。...首先，使用神经网络对来自编码器的每个隐藏状态进行打分，然后归一化为编码器隐藏状态的概率。最后，使用这些概率来计算编码器隐藏状态的加权和，以提供解码器中使用的上下文向量。...编码器 - 解码器循环神经网络中的全局注意力的描述。
从本章节开始，介绍驱动技术中测量系统相关的编码器基础知识。 为什么选择编码器作为介绍内容？因为做为运动控制的测量反馈，编码器对运动控制起到了至关重要的作用。...以这篇文章为开始，介绍编码器的基本信息：什么是编码器，它的特点和作用、编码器的各种类型和匹配关系，然后介绍编码器的选择、使用等相关内容。...绝对值编码器对每个位置使用不同的编码信息，这意味着绝对值编码器既提供位置已改变的信息，又提供编码器绝对位置的信息。...使用时编码器至少需要配备一个信息输出通道(A)。 如图1-2所示，增量编码器输出方波信号，也可以称之为脉冲编码器或方波编码器。...Remote Sense指编码器的供电电压会根据测量的反馈电压自动调整编码器的供电，此时编码器供电需要接四根线，以保证在使用长的编码器电缆时仍能得到符合编码器需求的供电电压。
最近公司项目用到了编码器 选用的编码器 为360脉冲 为了方便其一圈发360个脉冲 ，当然精度只有一度 ，如果为了高精度可以选用其他类型的 首先简述一下编码器的工作原理 编码器可按以下方式来分类。...电源“-”端要与编码器的COM端连接，“+ ”与编码器的电源端连接。...编码器pg接线与参数矢量变频器与编码器pg之间的连接方式，必须与编码器pg的型号相对应。...编码器的厂家生产的系列都很全，一般都是专用的，如电梯专用型编码器、机床专用编码器、伺服电机专用型编码器等，并且编码器都是智能型的，有各种并行接口可以与其它设备通讯。...这样，编码器的抗干扰特性、数据的可靠性大大提高了。 由于绝对编码器在定位方面明显地优于增量式编码器， 编码器（图9） 已经越来越多地应用于工控定位中。
下面就让我们一起看看全民K歌是如何通过腾讯领先的媒体处理能力结合自身运营动作，实现降本增效的吧~ 落地腾讯自研TXAV1编码器 比行业同类编码器压缩率提升11% 目前市场上，编码格式有多种选择，包括H.265...除了效果更优外，促使全民K歌技术团队选择AV1编码格式的另一个重要原因是其AV1转码使用了腾讯自研的TXAV1编码器。...对比开源最佳AV1编码器SVT-AV1-1.7，TXAV1能帮助全民K歌获得7~11%压缩率提升的同时取得69%的提速，在压缩率相当时可以取得11.4倍的提速。...全民K歌技术团队介绍到：“解码器的选型上主要调研了腾讯自研的txav1d和开源的dav1d，在CPU和内存占用指标上txav1d好于dav1d，CPU消耗和H.265软解相当，因此全民K歌在线上选择使用...另外值得一提的是，腾讯云媒体处理（MPS）产品也已基于腾讯领先的自研编码器，在直播、点播、媒体处理、RTC等全产品矩阵端到端支持AV1/H.266视频编码标准，并推出了专有云及CODEC SDK服务，帮助更多企业像全民
p=25410 通过训练具有小型中心层的多层神经网络重构高维输入向量，可以将高维数据转换为低维代码。这种神经网络被命名为自编码器_Autoencoder_。...model 我们的神经网络现在能够对 时间序列进行 _编码_。...低误差意味着神经网络能够很好地对输入进行编码，这意味着是“已知”情况。高误差意味着神经网络以前没有见过该示例，因此是异常情况。...在这种情况下，在未标记数据上训练自编码器模型，然后使用可用标签微调学习模型是有意义的。 结论 在本教程中，您学习了如何使用自编码器快速检测时间序列异常。...---- 本文摘选《python深度学习实现自编码器Autoencoder神经网络异常检测心电图ECG时间序列
在上一篇基于自搭建BP神经网络的运动轨迹跟踪控制（一）中，首次给大家介绍了如何将BP神经网络模型用于运动控制，并基于matlab做了仿真实验。最终实现了对期望轨迹的智能跟踪的功能。...在这里，我们回想一下对BP算法的若干迭代方式的实验探究（一）中所介绍的算法1对BP神经网络的每个参数的求解过程。...因为，在整个神经网络力量，某些少量的参数不被训练并不会影响整个网络的功能的（这个以后有机会再给大家介绍）。 就这样每个参数的自适应模块的介绍到此为止了。接下来就是总体框架和实验仿真环节了。...与基于自搭建BP神经网络的运动轨迹跟踪控制（一）介绍的方法的精度是一个级别的。 另外，大家也发现了，不论是《一》文中的静态辨识，还是《二》文的动态辨识，所用的原理基本是一套的。
在本文中，作者证明了视频掩蔽自编码器（VideoMAE）是自监督视频预训练（SSVP）的数据高效学习器。...掩蔽自编码器在NLP和图像中取得了成功，基于此，作者提出了一种新的自监督视频预训练（SSVP）方法，称为视频掩蔽动编码器（VideoMAE）。...然后，token的部分子集以高掩蔽比被随机掩蔽，并且只有剩余的token被馈送到编码器。最后，用解码器处理来自编码器的可见token和可学习的掩蔽token之上，以重建图像。...因此，所有token都可以在多头自注意力层中相互作用。编码器和解码器的具体架构设计如图3所示。...模型性能对比 先前很多工作对视频自监督预训练进行了广泛的研究，但这些方法主要使用卷积神经网络作为主干网络，很少有方法去研究基于ViT的训练机制。
各种自编码器 https://www.zhihu.com/question/41490383 代码 https://www.atyun.com/16921.html ?...堆叠自编码器 一般用来作逐层无监督预训练，但自从dropout、relu等提出后，已经没什么人用了。 ?...去噪自编码器 对于常见的分类任 务，一般分为以下两个阶段： layer-wise pre-training （逐层预训练） fune-tuning （微调） 注意到，前述的各种SAE，本质上都是非监督学习...稀疏自编码器 就是在损失函数加入一个项，表示神经元 https://blog.csdn.net/u010278305/article/details/46881443 https://blog.csdn.net
学习目标 目标 了解自动编码器作用 说明自动编码器的结构 应用 使用自动编码器对Mnist手写数字进行数据降噪处理 5.2.1 自动编码器什么用 自编码器的应用主要有两个方面 数据去噪...进行可视化而降维 自编码器可以学习到比PCA等技术更好的数据投影 5.2.1 什么是自动编码器(Autoencoder) 5.2.1.1 定义 自动编码器是一种数据的压缩算法，一种使用神经网络学习数据值编码的无监督方式...编码器和解码器一般都是参数化的方程，并关于损失函数可导，通常情况是使用神经网络。...5.2.1.3 类别 普通自编码器 编解码网络使用全连接层 多层自编码器 卷积自编码器 编解码器使用卷积结构 正则化自编码器 降噪自编码器 5.2.2 Keras快速搭建普通自编码器...掌握正则化自动编码器结构作用
)，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在空间表征，然后通过这种表征来重构输出。...] 堆栈自动编码器：自编码器的编码器和解码器可以采用深层的架构，这就是堆栈自动编码器或者深度自动编码器，本质上就是增加中间特征层数。...卷积自编码器：在编码器和解码器中使用卷积层抽取和还原特征。...这可以通过给输入象征添加一些噪声并使自编码器学会删除它来实现。通过这种方式，编码器将提取最重要的特征并学习数据更具鲁棒性的表示。...自编码器是什么？有什么用？
这篇文章提出了一种新的基于自注意力的图神经网络，称为Hyper-SAGNN，可以适用于不同大小的同质和异质超图。...本文中提出的的Hyper-SAGNN通过一个基于自注意力机制的图神经网络来解决所有这些挑战，该网络可以学习节点的嵌入情况并预测非k均匀异构超图的超边。...，这个元组首先通过一个前馈神经网络得到 ? ，这里 ? ，在文中把 ? 称为节点i的静态嵌入，因为节点i的嵌入和元组中其他元素无关。 ? 同时也通过一个多头图注意力层产生一组新的节点嵌入向量 ?...此外，在对图中顶点的嵌入初始化的时候，有两种初始化方法，一种是基于编码器的方法，还有一种是基于随机游走的方法，如下图所示： ? 在基于编码器的方法中，在图的邻接矩阵中，每一行向量 ?...四、总结 在这项论文中提出了一个新的图神经网络模型Hyper-SAGNN用于超图上的表示学习。该框架能够灵活地处理同质超图和非均匀超图。
文章目录 百度百科版本 自编码，又称自编码器（autoencoder），是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出。...自编码器（autoencoder）内部有一个隐藏层h，可以产生编码（code）表示输入。该网络可以看作由两部分组成：一个由函数h = f(x) 表示的编码器和一个生成重构的解码器r = g(h)。...查看详情 维基百科版本 自动编码器是一种类型的人工神经网络用于学习高效的数据值编码以无监督方式。自动编码器的目的是学习一组数据的表示（编码），通常用于降低维数。...与缩小侧一起，学习重建侧，其中自动编码器尝试从缩减编码生成尽可能接近其原始输入的表示，因此其名称。 查看详情
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
