原文: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。以下是简化的深度自动编码器架构示意图,下文会作具体说明。 处理基准数据集MNIST时,深度自动编码器会在每个RBM之后使用二 ...

2019-07-24 23:07 0 702 推荐指数:

查看详情

堆叠式自动编码器

堆叠式自动编码器 自动编码器可以具有多个隐藏层。在这种情况下,它们被称为堆叠式自动编码器(或深度自动编码器)。添加更多的层有助于自动编码器学习更多的复杂的编码。就是说,要注意不要使自动编码器过于强大。想象一个强大的编码器,它只是学会了把每个输入映射到单个任意数字(而解码则学习反向映射)。显然 ...

Fri Jan 07 02:16:00 CST 2022 0 1836
去噪自动编码器

降噪自动编码器是一种用于图像去噪无监督的反馈神经网络 原理如下图所示 训练代码如下 测试代码如下 打赏 如果对您有帮助,就打赏一下吧O(∩_∩)O ...

Mon May 25 23:21:00 CST 2020 0 770
AE(自动编码器)与VAE(变分自动编码器)简单理解

AE(Auto Encoder, 自动编码器) AE的结构 如上图所示,自动编码器主要由两部分组成:编码器(Encoder)和解码(Decoder)。编码器和解码可以看作是两个函数,一个用于将高维输入(如图片)映射为低维编码(code),另一个用于将低维编码(code)映射为高维 ...

Thu Apr 22 02:49:00 CST 2021 0 375
深度学习——无监督,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无监督机器学习算法,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
深度学习——自动编码器,对称网络结构

from:http://blog.csdn.net/a819825294/article/details/53516980 1.初识Auto Encoder1986 年Rumelhart 提出自动编码器的概念,并将其用于高维复杂数据处理,促进了神经网络的发展。自编码神经网络是一种无监督学习算法 ...

Wed Mar 14 18:21:00 CST 2018 1 3132
稀疏自动编码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 ...

Tue Oct 14 18:55:00 CST 2014 0 3512
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM