变分自编码器介绍、推导及实现
变分自编码器介绍、推导及实现 0. 预备知识 0.1 信息量 在信息理论中，我们用以下式子来量化一个事件 的信息量 : 当 底数为 e 时，信息量的单位为 nat（奈特），当 底数为 2 时，信息量的单位为 bit（比特）。 0.2 信息熵（Entropy ...
原文：第十八节，自编码网络介绍及代码实现
人们平时看一幅图片时，并不是像计算机那样逐个像素去读，一般是扫一眼物体，大致能得到需要的信息，如形状 颜色和特征等，那么怎么让机器也具有这项能力呢 这里就介绍一下自编码网络。 自编码网络是非监督学习领域中的一种，可以自动从无标注的数据中学习特征，是一种以重构输入信息为目标的神经网络，它可以给出比原始数据更好的特征描述，具有较强的特征学习能力，在深度学习中常用自编码网络生成的特征来取代原始数据，以取 ...
2018-05-23 18:39 0 7200 推荐指数：
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