自编码器（autoencoder）
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 ...
原文：Pytorch中的自编码(autoencoder)
Pytorch中的自编码 autoencoder 本文资料来源：https: www.bilibili.com video av p 什么是自编码 先压缩原数据 提取出最有代表性的信息。然后处理后再进行解压。减少处理压力 通过对比白色X和黑色X的区别 cost函数 ，从而不断提升自编码模型的能力 也就是还原的准确度 由于这里只是使用了数据本身，没有使用label，所以可以说autoencoder是 ...
2019-11-29 12:04 0 953 推荐指数：
相关推荐
自编码器----Autoencoder
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 ...
自编码器 Autoencoder
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 ...
深度学习之自编码器AutoEncoder（一）
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 ...
深度学习之自编码器AutoEncoder
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 ...
语言模型：自回归（Autoregressive LM）与自编码（Autoencoder LM）
自回归语言模型（Autoregressive LM） 在ELMO／BERT出来之前，大家通常讲的语言模型其实是根据上文内容预测下一个可能跟随的单词，就是常说的自左向右的语言模型任务，或者反过来也行， ...
深度自编码器(Deep Autoencoder)MATLAB解读
深度自编码器(Deep Autoencoder)MATLAB解读 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 这篇文章主要讲解Hinton在2006年Science上提出的一篇文章“Reducing ...
利用自编码(Autoencoder)来提取输入数据的特征
自编码（Autoencoder）介绍 Autoencoder是一种无监督的学习算法，将输入信息进行压缩，提取出数据中最具代表性的信息。其目的是在保证重要特征不丢失的情况下，降低输入信息的维度，减小神经网络的处理负担。简单来说就是提取输入信息的特征。类似于主成分分析（Principal ...