原文:9.1、AutoEncoder自动编码器[转]

如果给定一个神经网络,我们假设其输出与输入是相同的,然后训练调整其参数,得到每一层中的权重。自然地,我们就得到了输入I的几种不同表示 每一层代表一种表示 ,这些表示就是特征。自动编码器就是一种尽可能复现输入信号的神经网络。为了实现这种复现,自动编码器就必须捕捉可以代表输入数据的最重要的因素,就像PCA那样,找到可以代表原信息的主要成分。 具体过程简单的说明如下: 给定无标签数据,用非监督学习学习特 ...

2014-02-19 09:32 0 9400 推荐指数:

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栈式自动编码器(Stacked AutoEncoder)

栈式自动编码器(Stacked AutoEncoder) 起源:自动编码器自动编码器,充其量也就是个强化补丁版PCA,只用一次好不过瘾。 于是Bengio等人在2007年的 Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks 中, 仿照 ...

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降噪自动编码器(Denoising Autoencoder)

降噪自动编码器(Denoising Autoencoder) 起源:PCA、特征提取.... 随着一些奇怪的高维数据出现,比如图像、语音,传统的统计学-机器学习方法遇到了前所未有的挑战。 数据维度过高,数据单调,噪声分布广,传统方法的“数值游戏”很难奏效。数据挖掘?已然挖不出有用的东西 ...

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PyTorch实现简单的自动编码器autoencoder

自动编码器包括编码器(Encoder)和解码(Decoder)两部分,编码器和解码都可以是任意的模型,目前神经网络模型用的较多。输入的数据经过神经网络降维到一个编码(coder),然后又通过一个神经网络去解码得到一个与原输入数据一模一样的生成数据,然后通过比较这两个数据,最小化 ...

Thu Mar 26 06:57:00 CST 2020 0 4231
稀疏自动编码器 (Sparse Autoencoder

摘要: 一个新的系列,来自于斯坦福德深度学习在线课程:http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial。本文梳理了该教程第一部分的内容,主要包括人工神经网络入门、反向传递算法、梯度检验与高级优化 和 自编码算法与稀疏性 ...

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栈式自动编码器(Stacked AutoEncoder)

起源:自动编码器自动编码器,充其量也就是个强化补丁版PCA,只用一次好不过瘾。 于是Bengio等人在2007年的 Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks 中, 仿照stacked RBM构成的DBN,提出Stacked ...

Tue Mar 31 01:23:00 CST 2015 0 11416
 
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