TensorFlow自編碼器（AutoEncoder）之MNIST實踐
自編碼器可以用於降維，添加噪音學習也可以獲得去噪的效果。 以下使用單隱層訓練mnist數據集，並且共享了對稱的權重參數。 模型本身不難，調試的過程中有幾個需要注意的地方： 模型對權重參數初始值敏感，所以這里對權重參數w做了一些限制 需要對數據標准化 學習率設置合理 ...
原文：TensorFlow上實踐基於自編碼的One Class Learning
我不知道什么是愛，但我知道什么是不愛 One Class Learning的自白 一 單分類簡介 如果將分類算法進行划分，根據類別個數的不同可以分為單分類 二分類 多分類，常見的分類算法主要解決二分類和多分類問題，預測一封郵件是否是垃圾郵件是一個典型的二分類問題，手寫體識別是一個典型的多分類問題，這些算法並不能很好的應用在單分類上，但單分類問題在工業界廣泛存在，由於每個企業刻畫用戶的數據都是有限 ...
2017-06-04 22:27 1 6590 推薦指數：
相關推薦
『TensorFlow』降噪自編碼器設計
背景簡介 TensorFlow實現講解 設計新思路： 參數初始化新思路： 主程序： 圖結構實際實現 Version1： 導入包： import numpy as np import ...
VAEs（變分自編碼）之keras實踐
VAEs最早由“Diederik P. Kingma and Max Welling, “Auto-Encoding Variational Bayes, arXiv (2013)”和“Dani ...
Deep Learning學習隨記（一）稀疏自編碼器
最近開始看Deep Learning，隨手記點，方便以后查看。 主要參考資料是Stanford 教授 Andrew Ng 的 Deep Learning 教程講義：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial ...
Deep Learning 學習筆記（8）：自編碼器( Autoencoders )
/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial 自編碼器（ Autoencoder ...
TensorFlow實戰之實現自編碼器過程
TensorFlow書籍網絡文章的情況,特將一些學習心得做了總結,詳情如下.如有不當之處,請各位大拿多多指點,在此謝過。 ...
tensorflow學習筆記(三)：實現自編碼器
黃文堅的tensorflow實戰一書中的第四章，講述了tensorflow實現多層感知機。Hiton早年提出過自編碼器的非監督學習算法，書中的代碼給出了一個隱藏層的神經網絡，本人擴展到了多層，改進了代碼。實現多層神經網絡時，把每層封裝成一個NetLayer對象(本質是單向鏈表)，然后計算隱藏層輸出 ...
『TensorFlow』單&雙隱藏層自編碼器設計
計算圖設計 很簡單的實踐， 多了個隱藏層 沒有上節的高斯噪聲 網絡寫法由上節的面向對象改為了函數式編程， 其他沒有特別需要注意的，實現如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import ...