深度学习-栈式自编码算法
。在本节中，我们将会学习如何将自编码器“栈化”到逐层贪婪训练法中，从而预训练（或者说初始化）深度神经网络 ...
原文：栈式自编码算法
对于一个拥有输入层，隐藏层，输出层的三层神经网络，我们称之为shallow learning，它处理输入特征明显的数据效果很好，但对于比较复杂的数据需要引入更多的隐藏层，因为每一个隐藏层可以看作对上一层输出的非线性转换，也就可以学习到更加复杂的模型。 但是单纯的在原来三层网络上曾加隐藏层并没有带来更好的效果，因为层数曾加以后使用梯度下降法优化的是一个高度非凸的优化问题，训练误差很容易陷入局部极值， ...
2014-02-23 22:43 0 2928 推荐指数：
相关推荐
第十九节，去噪自编码和栈式自编码
上一节我们讲到自编码可以用于进行数据降维、数据压缩、对文字或图像提取主题并用于信息检索等。 根据所解决的问题不同 ，自编码可以有许多种不同形式的变形，例如： 去噪自编码器（DAE）、变分自编码器 （VAE）、收缩自编码器（CAE）和稀疏自编码器等 。下面我们先从去噪自编码讲起。 一 去噪自编码 ...
深度学习笔记（五） 栈式自编码器
部分内容来自：http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/%E6%A0%88%E5%BC%8F%E8%87%AA%E7%BC%96%E7%A0%81%E7%AE%97%E6%B3%95 栈式自编码神经网络是一个由多层稀疏自编码器组成的神经网络，其前一层自编码 ...
自编码器
引言 前面三篇文章介绍了变分推断（variational inference），这篇文章将要介绍变分自编码器，但是在介绍变分自编码器前，我们先来了解一下传统的自编码器。 自编码器 自编码器（autoencoder）属于无监督学习模型（unsupervised learning ...
自编码器
神经网络就是一种特殊的自编码器，区别在于自编码器的输出和输入是相同的，是一个自监督的过程，通过训练自编码器，得到每一层中的权重参数，自然地我们就得到了输入x的不同的表示（每一层代表一种）这些就是特征，自动编码器就是一种尽可能复现原数据的神经网络。 “自编码”是一种数据压缩算法 ...
自编码器
自编码器论文的提出是为了神经网络权重更好的初始化，他将多层网络一层一层的通过自编码器确定初始权重，最终再对模型进行权重训练； 这种初始化权重的方式目前已经不是主流，但他的思路可以借鉴到很多场景； 模型简介 自编码器，AutoEncode，它分为两部分，前一部分是编码器，后一部分是解码器 ...
条件式变分自编码机（Conditional Variational Autoencoders）
Conditional Variational Autoencoders 条件式变换自编码机 摘要： Conditional Variational Autoencoders --- 条件式变换自编码机 Goal of a Variational Autoencoder ...
(译) Conditional Variational Autoencoders 条件式变换自编码机
Conditional Variational Autoencoders --- 条件式变换自编码机 Goal of a Variational Autoencoder： 一个 VAE（variational autoencoder）是一个产生式模型，意味着 ...