注意:代码源自[1][2] [1] 黄文坚.TensorFlow实战.北京:电子工业出版社 [2] https://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79352212 ...
背景简介 TensorFlow实现讲解 设计新思路: 参数初始化新思路: 主程序: 图结构实际实现 Version : 导入包: import numpy as np import sklearn.preprocessing as prep import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input d ...
2017-06-09 11:13 1 2141 推荐指数:
注意:代码源自[1][2] [1] 黄文坚.TensorFlow实战.北京:电子工业出版社 [2] https://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79352212 ...
堆叠自编码器 对于很多数据来说,仅使用两层神经网络的自编码器结构还不足以获取一种好的数据表示,为了获取更好的数据表示,我们可以使用更深层的神经网络。深层神经网络作为自编码器提取的数据表示一般会更加抽象,能够更好地捕捉到数据的语义信息。在实践中经常使用逐层堆叠的方式来训练一个深层的自编码器,称为 ...
https://blog.csdn.net/satlihui/article/details/81006906 https://blog.csdn.net/github_39611196/articl ...
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 ...
AutoEncoder作为NN里的一类模型,采用无监督学习的方式对高维数据进行高效的特征提取和特征表示,并且在学术界和工业界都大放异彩。本文主要介绍AutoEncoder系列模型框架的演进,旨在梳 ...
这篇文章的目的是介绍关于利用自动编码器实现图像降噪的内容。 在神经网络世界中,对图像数据进行建模需要特殊的方法。其中最著名的是卷积神经网络(CNN或ConvNet)或称为卷积自编码器。并非所有的读者都了解图像数据,那么我先简要介绍图像数据(如果你对这方面已经很清楚了,可以跳过 ...
前言 这周工作太忙,本来想更把 Attention tranlsation 写出来,但一直抽不出时间,等后面有时间再来写。我们这周来看一个简单的自编码器实战代码,关于自编码器的理论介绍我就不详细介绍了,网上一搜一大把。最简单的自编码器就是通过一个 encoder 和 decoder 来对输入进行 ...
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 ...