关于autoencoder的内容简介可以参考这一篇博客，可以说写的是十分详细了https://sherlockliao.github.io/2017/06/24/vae/ 盗图一张，自动编码器讲述的是对于一副输入的图像，或者是其他的信号，经过一系列操作，比如卷积，或者linear变换 ...

有时神经网络要接受大量的输入信息, 比如输入信息是高清图片时, 输入信息量可能达到上千万, 让神经网络直接从上千万个信息源中学习是一件很吃力的工作. 所以, 何不压缩一下, 提取 ...

自动编码器包括编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分，编码器和解码器都可以是任意的模型，目前神经网络模型用的较多。输入的数据经过神经网络降维到一个编码(coder)，然后 ...

Pytorch中的自编码(autoencoder) 本文资料来源：https://www.bilibili.com/video/av15997678/?p=25 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 ...

Keras使我们搭建神经网络变得异常简单，之前我们使用了Sequential来搭建LSTM:keras实现LSTM。 我们要使用Keras的functional API搭建更加灵活的网络结构，比如说本文的autoencoder，关于autoencoder的介绍可以在这里找到：deep ...

：Autoencoder。 Autoencoder的特点是：首先，数据中只有X，没有y；此外，输入和输出的no ...

...

逻辑回归 logistic regression 逻辑回归是线性的二分类模型 （与线性回归的区别：线性回归是回归问题，而逻辑回归是线性回归+激活函数sigmoid=分类问题） 模型表达式： ...