https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/84968890 一、从生成模型开始谈起1、什么是生成模型？ 概率统计层面：能够在给丁某一些隐含 ...

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 ...

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 ...

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 ...

本笔记主要记录学习《深度学习》的总结体会。如有理解不到位的地方，欢迎大家指出，我会努力改正。 在学习《深度学习》时，我主要是通过Andrew Ng教授在http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial上提供 ...

AutoEncoder作为NN里的一类模型，采用无监督学习的方式对高维数据进行高效的特征提取和特征表示，并且在学术界和工业界都大放异彩。本文主要介绍AutoEncoder系列模型框架的演进，旨在梳理AutoEncoder的基本原理。首先上图，然后再对他们进行逐一 ...

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： ...