黄文坚的tensorflow实战一书中的第四章，讲述了tensorflow实现多层感知机。Hiton早年提出过自编码器的非监督学习算法，书中的代码给出了一个隐藏层的神经网络，本人扩展到了多层，改进了代码。实现多层神经网络时，把每层封装成一个NetLayer对象(本质是单向链表)，然后计算隐藏层输出 ...

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 Version1： 导入包： import numpy as np import ...

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 ...

　　神经网络就是一种特殊的自编码器，区别在于自编码器的输出和输入是相同的，是一个自监督的过程，通过训练自编码器，得到每一层中的权重参数，自然地我们就得到了输入x的不同的表示（每一层代表一种）这些就是特征，自动编码器就是一种尽可能复现原数据的神经网络。 　　“自编码”是一种 ...

自编码器论文的提出是为了神经网络权重更好的初始化，他将多层网络一层一层的通过自编码器确定初始权重，最终再对模型进行权重训练； 这种初始化权重的方式目前已经不是主流，但他的思路可以借鉴到很多场景； 模型简介 自编码器，AutoEncode，它分为两部分，前一部分是编码器，后一部分是解码器 ...

是通过神经网络实现的。 自编码器特点: 1.自动编码是数据相关的,这意味着自动编码器只能压缩那些与 ...

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 ...