變分自編碼器介紹、推導及實現
變分自編碼器介紹、推導及實現 0. 預備知識 0.1 信息量 在信息理論中，我們用以下式子來量化一個事件 的信息量 : 當 底數為 e 時，信息量的單位為 nat（奈特），當 底數為 2 時，信息量的單位為 bit（比特）。 0.2 信息熵（Entropy ...
原文：第十八節，自編碼網絡介紹及代碼實現
人們平時看一幅圖片時，並不是像計算機那樣逐個像素去讀，一般是掃一眼物體，大致能得到需要的信息，如形狀 顏色和特征等，那么怎么讓機器也具有這項能力呢 這里就介紹一下自編碼網絡。 自編碼網絡是非監督學習領域中的一種，可以自動從無標注的數據中學習特征，是一種以重構輸入信息為目標的神經網絡，它可以給出比原始數據更好的特征描述，具有較強的特征學習能力，在深度學習中常用自編碼網絡生成的特征來取代原始數據，以取 ...
2018-05-23 18:39 0 7200 推薦指數：
相關推薦
帶掩碼的自編碼器MAE詳解和Pytorch代碼實現
監督學習是訓練機器學習模型的傳統方法，它在訓練時每一個觀察到的數據都需要有標注好的標簽。如果我們有一種訓練機器學習模型的方法不需要收集標簽，會怎么樣?如果我們從收集的相同數據中提取標簽呢?這種類型的學 ...
【自編碼器】降噪自編碼器實現
注意：代碼源自[1][2] [1] 黃文堅.TensorFlow實戰.北京：電子工業出版社 [2] https://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79352212 ...
GAN生成對抗網絡-GAN原理與基本實現-去噪與卷積自編碼器01
基本去噪自編碼器 卷積去噪自編碼器 ...
deep learning 自編碼算法詳細理解與代碼實現（超詳細）
在有監督學習中，訓練樣本是有類別標簽的。現在假設我們只有一個沒有帶類別標簽的訓練樣本集合 ，其中 。自編碼神經網絡是一種無監督學習算法，它使用了反向傳播算法，並讓目標值等於輸入值，比如 。下圖是一個自編碼神經網絡的示例。通過訓練，我們使輸出 接近於輸入 。當我們為自編碼神經網絡加入某些限制 ...
自編碼器的實現與應用
是通過神經網絡實現的。 自編碼器特點: 1.自動編碼是數據相關的,這意味着自動編碼器只能壓縮那些與 ...
深度信念網絡（DBN）和堆疊自編碼（SAE）、深度自編碼器（DAE）的區別
深度信念網絡（DBN）和堆疊自編碼（SAE）、深度自編碼器（DAE）的區別 深度信念網絡（DBN）和堆疊自編碼（SAE）、深度自編碼器（DAE）具有類似的思想，因此很容易混淆。 受限制玻爾茲曼機(Restricted Bolzmann Machine)以及自編碼器(Autoencoder ...
第十八節、基於傳統圖像處理的目標檢測與識別(HOG+SVM附代碼)
。 傳統的目標檢測方法與識別不同於深度學習方法，后者主要利用神經網絡來實現分類和回歸問題。在這里我們主要介 ...