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 ...

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。 自編碼器 自編碼器（autoencoder）屬於無監督學習模型（unsupervised learning ...

　　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 ...

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 ...

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。 ...

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 ...

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 ...

今天我們會來聊聊用神經網絡如何進行非監督形式的學習. 也就是 autoencoder, 自編碼. 壓縮與解壓 有一個神經網絡, 它在做的事情是 接收一張圖片, 然后 給它打碼, 最后 再從打碼后的圖片中還原. 太抽象啦? 行, 我們再具體點. 假設剛剛那個神經網絡是這樣, 對應上剛剛 ...