https://blog.csdn.net/satlihui/article/details/81006906 https://blog.csdn.net/github_39611196/articl ...

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 ...

背景简介 TensorFlow实现讲解 设计新思路： 参数初始化新思路： 主程序： 图结构实际实现 Version1： 导入包： ...

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 ...

这篇文章的目的是介绍关于利用自动编码器实现图像降噪的内容。 在神经网络世界中，对图像数据进行建模需要特殊的方法。其中最著名的是卷积神经网络(CNN或ConvNet)或称为卷积自编码器。并非所有的读者都了解图像数据，那么我先简要介绍图像数据(如果你对这方面已经很清楚了，可以跳过 ...

前言 这周工作太忙，本来想更把 Attention tranlsation 写出来，但一直抽不出时间，等后面有时间再来写。我们这周来看一个简单的自编码器实战代码，关于自编码器的理论介绍我就不详细介绍了，网上一搜一大把。最简单的自编码器就是通过一个 encoder 和 decoder 来对输入进行 ...

1.1 自动编码器  自动编码器（AutoEncoder，AE）就是一种尽可能复现输入信号的神经网络，其输出向量与输入向量同维，常按照输入向量的某种形式，通过隐层学习一个数据的表示或对原始数据进行有效编码。值得注意的是，这种自编码器是一种不利用类标签的非线性特征提取方法， 就方法本身而言， 这种 ...

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 ...