连和概率分布 机器学习层面:直接对数据进行建模,比如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样。在贝叶斯 ...
最近学习DeepLearning, 在网上找到了一个自编码器的代码,运行以下,还比较好用,分享如下。由于代码出处无处可考,故不予特殊说明。 以上代码为 pytorch 运行效果图: ...
2018-10-17 08:52 0 709 推荐指数:
连和概率分布 机器学习层面:直接对数据进行建模,比如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样。在贝叶斯 ...
原文地址:https://blog.csdn.net/marsjhao/article/details/73480859 一、什么是自编码器(Autoencoder) 自动编码器是一种数据的压缩算法,其中数据的压缩和解压缩函数是数据相关的、有损的、从样本中自动学习的。在大部分提到 ...
1、自编码的定义 自编码器是一种数据的压缩算法,属于无监督学习,以自身X作为输出值,但输出值X‘ 和自身X之间还是有一些差异的。自编码器也是一种有损压缩,可以通过使得损失函数最小,来实现X’ 近似于X的值。简单的自编码器是一种三层的神经网络模型,包含数据输入层、隐藏层、输出重构层,同时也是 ...
稀疏自编码器的学习结构: 稀疏自编码器Ⅰ: 神经网络 反向传导算法 梯度检验与高级优化 稀疏自编码器Ⅱ: 自编码算法与稀疏性 可视化自编码器训练结果 Exercise: Sparse Autoencoder 自编码算法与稀疏性 已经讨论了神经网络在有 ...
部分内容来自:http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/%E6%A0%88%E5%BC%8F%E8%87%AA%E7%BC%96%E7%A0%81%E7%AE%97%E6%B3%95 栈式自编码神经网络是一个由多层稀疏自编码器组成的神经网络,其前一层自编码器 ...
稀疏自编码器的学习结构: 稀疏自编码器Ⅰ: 神经网络 反向传导算法 梯度检验与高级优化 稀疏自编码器Ⅱ: 自编码算法与稀疏性 可视化自编码器训练结果 Exercise: Sparse Autoencoder 稀疏自编码器Ⅰ这部分先简单讲述神经网络的部分,它和稀疏 ...
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 ...
数据压缩算法,其中压缩和解压缩过程是有损的。自编码训练过程,不是无监督学习而是自监督学习。 自编码器(AutoEnc ...