【机器学习】无监督学习Autoencoder和VAE
众所周知，机器学习的训练数据之所以非常昂贵，是因为需要大量人工标注数据。 autoencoder可以输入数据和输出数据维度相同，这样测试数据匹配时和训练数据的输出端直接匹配，从而实现无监督训练的效果。并且，autoencoder可以起到降维作用，虽然输入输出端维度相同，但中间层可以维度很小 ...
原文：【机器学习基础】无监督学习（3）——AutoEncoder
前面主要回顾了无监督学习中的三种降维方法，本节主要学习另一种无监督学习AutoEncoder，这个方法在无监督学习领域应用比较广泛，尤其是其思想比较通用。 AutoEncoder .AutoEncoder简介 在PCA一节中提到，PCA的可以看做是一种NN模型，通过输入数据，乘以权重w即可得到降维后的数据c，然后再利用c将数据进行还原。如下图： 上面就是AutoEncoder的基本结构，对于前半部 ...
2022-05-07 17:30 0 711 推荐指数：
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