1.打开wps，点击“开始”菜单，选择“标题1”样式，右键选择“修改样式” 2.在修改样式界面，左键点击“格式”选择“编号”选项 3.在打开的界面选择“多级编码”，选中一个样式，点击“自定义”按钮 4.在打开的界面选择级别“2”，点击“高级”按钮，在“将级别链接到样式”中选 ...

非常不平衡的数据集，但是它也是一个很好的例子：对异常或欺诈进行识别验证。 首先，我们需要通过主成分分析法 ...

降噪自动编码器是一种用于图像去噪无监督的反馈神经网络 原理如下图所示 训练代码如下 测试代码如下 打赏 如果对您有帮助，就打赏一下吧O(∩_∩)O ...

1.概述 人在获取图像时，并不是像计算机逐个像素去读，一般是扫一眼物体，大致能得到需要的信息，如形状，颜色，特征。怎么让机器也有这项能力呢，稀疏编码来了。 定义： 稀疏自编码器（Sparse Autoencoder）可以自动从无标注数据中学习特征，可以给出比原始数据更好的特征描述 ...

堆叠式自动编码器 自动编码器可以具有多个隐藏层。在这种情况下，它们被称为堆叠式自动编码器（或深度自动编码器）。添加更多的层有助于自动编码器学习更多的复杂的编码。就是说，要注意不要使自动编码器过于强大。想象一个强大的编码器，它只是学会了把每个输入映射到单个任意数字（而解码器则学习反向映射）。显然 ...

深度自动编码器由两个对称的深度置信网络组成，其中一个深度置信网络通常有四到五个浅层，构成负责编码的部分，另一个四到五层的网络则是解码部分。 这些层都是受限玻尔兹曼机（RBM）（注：也可以采用自编码器预训练？），即构成深度置信网络的基本单元，它们有一些特殊之处，我们将在下文中介绍。以下是简化的深度 ...

AE（Auto Encoder, 自动编码器） AE的结构 如上图所示，自动编码器主要由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器和解码器可以看作是两个函数，一个用于将高维输入（如图片）映射为低维编码（code），另一个用于将低维编码（code）映射为高维 ...

到目前为止，已经叙述了神经网络的监督学习，即学习的样本都是有标签的。现在假设我们有一个没有标签的训练集，其中. 自动编码器就是一个运用了反向传播进行无监督学习的神经网络，学习的目的就是为了让输出值和输入值相等，即.下面就是一个自动编码器： 自动编码器试图学习一个函数. 换句话说，它试图逼近 ...