本博客已经迁往http://www.kemaswill.com/, 博客园这边也会继续更新, 欢迎关注~ Contractive Autoencoder(CAE)是Bengio等人在2011年提出的 ...
autoencoder可以用于数据压缩 降维,预训练神经网络,生成数据等等。 autoencoder的架构 autoencoder的架构是这样的: 需要分别训练一个Encoder和一个Decoder。 比如,一张数字图片 维,放入Encoder进行压缩,编程code,通常要小于原来的 维 然后可以将压缩后的code,放入Decoder进行reconsturct,产生和原来相似的图片。 Encode ...
2017-08-25 14:50 0 6745 推荐指数:
本博客已经迁往http://www.kemaswill.com/, 博客园这边也会继续更新, 欢迎关注~ Contractive Autoencoder(CAE)是Bengio等人在2011年提出的 ...
一 Auto-encoder NN Encoder & NN Decoder 要一起训练。 二 Starting from PCA 三 Deep Auto-encoder PCA&Deep Auto-encoder 比较,明显后者效果更好。 当code ...
分为不同的类别,再由人类对这些类别进行标注、在无类别信息的情况下,寻找好的特征。 2.Auto-En ...
import os import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchv ...
转载自http://blog.csdn.net/jackytintin/article/details/53641885 近年,随着有监督学习的低枝果实被采摘的所剩无几,无监督学习成为了研究热点。VAE(Variational Auto-Encoder,变分自编码器)[1,2] 和 GAN ...
参考: https://www.cnblogs.com/huangshiyu13/p/6209016.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/25401928 htt ...
对基于深度神经网络的Auto Encoder用于异常检测的一些思考 from:https://my.oschina.net/u/1778239/blog/1861724 一、前言 现实中,大部分数据都是无标签的,人和动物多数情况下都是通过无监督学习获取概念,故而无监督学习拥有 ...
1. 传统的Auto-Encoders 传统的自动编码机是一个神经网络,它包含一个编码层和一个解码层。编码层将一个点X作为输入,将他转换成一个低维的特征 embedding Z。 解码是将低维的特征表示Z返回成一个重新构建的原始输入 X-hat,尽量使X-hat跟X相似 ...