原文:无监督学习:Deep Auto-encoder(深度自动编码器)

一 Auto encoder NN Encoder amp NN Decoder 要一起训练。 二 Starting from PCA 三 Deep Auto encoder PCA amp Deep Auto encoder 比较,明显后者效果更好。 当code为二维时,很明显看到Deep Auto encoder使数字手写识别集分类地更好。 四 Auto encoder的几种应用 . Auto ...

2018-08-11 10:11 0 1612 推荐指数:

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李宏毅深度学习笔记-监督学习-深度自动编码器

什么是Auto-encoder 我们首先去找一个encoder,input一个东西,比如图像识别做MNIST的话,就是input一张手写数字图片(28 *28 维像素点),那就是input 784维的向量。这个encoder可能是一个神经网络,output就是一个code,这个code会远比 ...

Mon Jun 29 06:18:00 CST 2020 0 3675
深度学习——监督自动编码器——尽管自动编码器与 PCA 很相似,but自动编码器既能表征线性变换,也能表征非线性变换;而 PCA 只能执行线性变换

自动编码器是一种有三层的神经网络:输入层、隐藏层(编码层)和解码层。该网络的目的是重构其输入,使其隐藏层学习到该输入的良好表征。 自动编码器神经网络是一种监督机器学习算法,其应用了反向传播,可将目标值设置成与输入值相等。自动编码器的训练目标是将输入复制到输出。在内部,它有一个描述用于 ...

Wed Mar 14 18:13:00 CST 2018 2 2213
Auto-Encoder(自编码器)原理

1.监督学习 监督学习监督学习是机器学习的两个方向,监督学习主要适用于已经标注好的数据集(如mnist分类问题),监督学习则是希望计算机完成复杂的标注任务,简单的解释就是——教机器自己学习,它常见的应用场景有:从庞大的样本集合中选出一些具有代表性的加以标注用于分类的训练、将所有样本自动 ...

Fri Feb 07 05:48:00 CST 2020 2 2457
Deep Auto-encoder

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784维,放入Encoder进行压缩,编程code,通常要小于原来 ...

Fri Aug 25 22:50:00 CST 2017 0 6745
深度自动编码器

深度自动编码器由两个对称的深度置信网络组成,其中一个深度置信网络通常有四到五个浅层,构成负责编码的部分,另一个四到五层的网络则是解码部分。 这些层都是受限玻尔兹曼机(RBM)(注:也可以采用自编码器预训练?),即构成深度置信网络的基本单元,它们有一些特殊之处,我们将在下文中介绍。以下是简化的深度 ...

Thu Jul 25 07:07:00 CST 2019 0 702
监督学习

等应用  机器学习的分类     监督学习 (Supervised Learning)       ...

Fri May 19 17:41:00 CST 2017 1 15963
 
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