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 ...

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 ...

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 ...

最近学习DeepLearning, 在网上找到了一个自编码器的代码，运行以下，还比较好用，分享如下。由于代码出处无处可考，故不予特殊说明。 以上代码为 pytorch 运行效果图： ...

连和概率分布 机器学习层面：直接对数据进行建模，比如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样。在贝叶斯 ...

原文地址：https://blog.csdn.net/marsjhao/article/details/73480859 一、什么是自编码器（Autoencoder） 自动编码器是一种数据的压缩算法，其中数据的压缩和解压缩函数是数据相关的、有损的、从样本中自动学习的。在大部分提到 ...

1、自编码的定义 　　自编码器是一种数据的压缩算法，属于无监督学习，以自身X作为输出值，但输出值X‘ 和自身X之间还是有一些差异的。自编码器也是一种有损压缩，可以通过使得损失函数最小，来实现X’ 近似于X的值。简单的自编码器是一种三层的神经网络模型，包含数据输入层、隐藏层、输出重构层，同时也是 ...

稀疏自编码器的学习结构: 稀疏自编码器Ⅰ： 神经网络 反向传导算法 梯度检验与高级优化 稀疏自编码器Ⅱ： 自编码算法与稀疏性 可视化自编码器训练结果 Exercise: Sparse Autoencoder 自编码算法与稀疏性 已经讨论了神经网络在有 ...