原文:棧式自編碼算法

對於一個擁有輸入層,隱藏層,輸出層的三層神經網絡,我們稱之為shallow learning,它處理輸入特征明顯的數據效果很好,但對於比較復雜的數據需要引入更多的隱藏層,因為每一個隱藏層可以看作對上一層輸出的非線性轉換,也就可以學習到更加復雜的模型。 但是單純的在原來三層網絡上曾加隱藏層並沒有帶來更好的效果,因為層數曾加以后使用梯度下降法優化的是一個高度非凸的優化問題,訓練誤差很容易陷入局部極值, ...

2014-02-23 22:43 0 2928 推薦指數:

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深度學習-自編碼算法

。在本節中,我們將會學習如何將自編碼器“化”到逐層貪婪訓練法中,從而預訓練(或者說初始化)深度神經網絡 ...

Tue Feb 28 05:16:00 CST 2017 1 2455
第十九節,去噪自編碼自編碼

上一節我們講到自編碼可以用於進行數據降維、數據壓縮、對文字或圖像提取主題並用於信息檢索等。 根據所解決的問題不同 ,自編碼可以有許多種不同形式的變形,例如: 去噪自編碼器(DAE)、變分自編碼器 (VAE)、收縮自編碼器(CAE)和稀疏自編碼器等 。下面我們先從去噪自編碼講起。 一 去噪自編碼 ...

Thu May 31 04:22:00 CST 2018 19 3009
深度學習筆記(五) 自編碼

部分內容來自:http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/%E6%A0%88%E5%BC%8F%E8%87%AA%E7%BC%96%E7%A0%81%E7%AE%97%E6%B3%95 自編碼神經網絡是一個由多層稀疏自編碼器組成的神經網絡,其前一層自編碼 ...

Fri Jun 16 00:53:00 CST 2017 0 1367
自編碼

引言 前面三篇文章介紹了變分推斷(variational inference),這篇文章將要介紹變分自編碼器,但是在介紹變分自編碼器前,我們先來了解一下傳統的自編碼器。 自編碼自編碼器(autoencoder)屬於無監督學習模型(unsupervised learning ...

Tue Jun 23 07:45:00 CST 2020 0 732
自編碼

  神經網絡就是一種特殊的自編碼器,區別在於自編碼器的輸出和輸入是相同的,是一個自監督的過程,通過訓練自編碼器,得到每一層中的權重參數,自然地我們就得到了輸入x的不同的表示(每一層代表一種)這些就是特征,自動編碼器就是一種盡可能復現原數據的神經網絡。   “自編碼”是一種數據壓縮算法 ...

Fri Sep 27 17:26:00 CST 2019 0 727
自編碼

自編碼器論文的提出是為了神經網絡權重更好的初始化,他將多層網絡一層一層的通過自編碼器確定初始權重,最終再對模型進行權重訓練; 這種初始化權重的方式目前已經不是主流,但他的思路可以借鑒到很多場景; 模型簡介 自編碼器,AutoEncode,它分為兩部分,前一部分是編碼器,后一部分是解碼器 ...

Tue Feb 25 18:15:00 CST 2020 0 2070
 
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