稀疏自动编码之自动编码器和稀疏性
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 ...
原文：Tensorflow实现稀疏自动编码（SAE）
.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。在实际运用时可以用稀疏编码器发现的特征取代原始数据，这样往往能带来更好的结果。 上图就是稀疏编码的一半流程，清晰的说明 ...
2018-08-10 15:15 0 1558 推荐指数：
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