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 ...

　　神经网络就是一种特殊的自编码器，区别在于自编码器的输出和输入是相同的，是一个自监督的过程，通过训练自编码器，得到每一层中的权重参数，自然地我们就得到了输入x的不同的表示（每一层代表一种）这些就是特征，自动编码器就是一种尽可能复现原数据的神经网络。 　　“自编码”是一种 ...

自编码器论文的提出是为了神经网络权重更好的初始化，他将多层网络一层一层的通过自编码器确定初始权重，最终再对模型进行权重训练； 这种初始化权重的方式目前已经不是主流，但他的思路可以借鉴到很多场景； 模型简介 自编码器，AutoEncode，它分为两部分，前一部分是编码器，后一部分是解码器 ...

今天我们会来聊聊用神经网络如何进行非监督形式的学习. 也就是 autoencoder, 自编码. 压缩与解压 有一个神经网络, 它在做的事情是 接收一张图片, 然后 给它打码, 最后 再从打码后的图片中还原. 太抽象啦? 行, 我们再具体点. 假设刚刚那个神经网络是这样, 对应上刚刚 ...

注意：代码源自[1][2] [1] 黄文坚.TensorFlow实战.北京：电子工业出版社 [2] https://blog.csdn.net/qq_37608890/arti ...

一、自编码器：降维【无监督学习】 PCA简介：【线性】原矩阵乘以过渡矩阵W得到新的矩阵，原矩阵和新矩阵是同样的东西，只是通过W换基。 自编码： 自动编码器是一种无监督的神经网络模型，它可以学习到输入数据的隐含特征，这称为编码(coding)，同时用学习到的新特征可以重构出原始输入 ...

自监督模型 训练一个ae的encoder，就能把code和object对应起来，获得code。给定一个code，decoder就能输出对应的object。 Autoencoder存在什么问题? 　　因为作为训练数据的object是有限的，导致decoder ...

概述 在讨论变分自编码器前，我觉得有必要先讨论清楚它与自编码器的区别是什么，它究竟是干什么用的。否则看了一堆公式也不知道变分自编码器究竟有什么用。 众所周知，自编码器是一种数据压缩方式，它把一个数据点\(x\)有损编码为低维的隐向量\(z\)，通过\(z\)可以解码重构回\(x\)。这是一个 ...