原文:GAN实战笔记——第二章自编码器生成模型入门

自编码器生成模型入门 之所以讲解本章内容,原因有三。 生成模型对大多数人来说是一个全新的领域。大多数人一开始接触到的往往都是机器学习中的分类任务 也许因为它们更为直观 而生成模型试图生成看起来很逼真的样本,所以人们对它了解甚少。考虑到自编码器 最近GAN的前身 丰富的资源和研究,所以选择在一个更简单的环境介绍生成模型。 生成模型非常具有挑战性。由于生成模型代表性不足,大多数人不知道典型的生成结构是 ...

2021-10-19 16:34 0 1078 推荐指数:

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自编码器及其相关模型

  自编码器是一种无监督的神经网络模型,其核心的作用是能够学习到输入数据的深层表示。   当前自编码器的主要应用有两个方面:一是特征提取;另一个是非线性降维,用于高维数据的可视化,与流行学习关系密切。 自编码器(AutoEncoder,AE):最原始的AE网络是一个三层的前馈神经网络 ...

Tue Jun 18 19:16:00 CST 2019 1 1365
自编码器

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 ...

Tue Jun 23 07:45:00 CST 2020 0 732
自编码器

  神经网络就是一种特殊的自编码器,区别在于自编码器的输出和输入是相同的,是一个自监督的过程,通过训练自编码器,得到每一层中的权重参数,自然地我们就得到了输入x的不同的表示(每一层代表一种)这些就是特征,自动编码器就是一种尽可能复现原数据的神经网络。   “自编码”是一种 ...

Fri Sep 27 17:26:00 CST 2019 0 727
自编码器

自编码器论文的提出是为了神经网络权重更好的初始化,他将多层网络一层一层的通过自编码器确定初始权重,最终再对模型进行权重训练; 这种初始化权重的方式目前已经不是主流,但他的思路可以借鉴到很多场景; 模型简介 自编码器,AutoEncode,它分为两部分,前一部分是编码器,后一部分是解码 ...

Tue Feb 25 18:15:00 CST 2020 0 2070
TensorFlow实战之实现自编码器过程

关于本文说明,已同步本人另外一个博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,详见http://blog.csdn.net/qq_37608890/a ...

Sun Feb 25 06:07:00 CST 2018 0 6580
 
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