栈式自编码算法
对于一个拥有输入层，隐藏层，输出层的三层神经网络，我们称之为shallow learning，它处理输入特征明显的数据效果很好，但对于比较复杂的数据需要引入更多的隐藏层，因为每一个隐藏层可以看 ...
原文：第十九节，去噪自编码和栈式自编码
上一节我们讲到自编码可以用于进行数据降维 数据压缩 对文字或图像提取主题并用于信息检索等。 根据所解决的问题不同 ，自编码可以有许多种不同形式的变形，例如： 去噪自编码器 DAE 变分自编码器 VAE 收缩自编码器 CAE 和稀疏自编码器等 。下面我们先从去噪自编码讲起。 一 去噪自编码 要想取得好的特征只靠重构输入数据是不够的，在实际应用中，还需要让这些特征具有靠干扰的能力，即当输入数据发生一定 ...
2018-05-30 20:22 19 3009 推荐指数：
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PyTorch实例：基于自编码器的图形去噪
去噪自编码器模拟人类视觉机制能够自动忍受图像的噪声来识别图片。自编码器的目标是要学习一个近似的恒等函数，使得输出近似等于输入。去噪自编码器采用随机的部分带噪输入来解决恒等函数问题，自编码器能够获得输入的良好表征，该表征使得自编码器能进行去噪或恢复。 下面是代码： ...
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