TensorFlow自编码器（AutoEncoder）之MNIST实践
自编码器可以用于降维，添加噪音学习也可以获得去噪的效果。 以下使用单隐层训练mnist数据集，并且共享了对称的权重参数。 模型本身不难，调试的过程中有几个需要注意的地方： 模型对权重参数初始值敏感，所以这里对权重参数w做了一些限制 需要对数据标准化 学习率设置合理 ...
原文：TensorFlow上实践基于自编码的One Class Learning
我不知道什么是爱，但我知道什么是不爱 One Class Learning的自白 一 单分类简介 如果将分类算法进行划分，根据类别个数的不同可以分为单分类 二分类 多分类，常见的分类算法主要解决二分类和多分类问题，预测一封邮件是否是垃圾邮件是一个典型的二分类问题，手写体识别是一个典型的多分类问题，这些算法并不能很好的应用在单分类上，但单分类问题在工业界广泛存在，由于每个企业刻画用户的数据都是有限 ...
2017-06-04 22:27 1 6590 推荐指数：
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计算图设计 很简单的实践， 多了个隐藏层 没有上节的高斯噪声 网络写法由上节的面向对象改为了函数式编程， 其他没有特别需要注意的，实现如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import ...