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 ...
原文：第十九節，去噪自編碼和棧式自編碼
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 要想取得好的特征只靠重構輸入數據是不夠的，在實際應用中，還需要讓這些特征具有靠干擾的能力，即當輸入數據發生一定 ...
2018-05-30 20:22 19 3009 推薦指數：
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。在本節中，我們將會學習如何將自編碼器“棧化”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 ...
深度學習筆記（五） 棧式自編碼器
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 棧式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 ...
PyTorch實例：基於自編碼器的圖形去噪
去噪自編碼器模擬人類視覺機制能夠自動忍受圖像的噪聲來識別圖片。自編碼器的目標是要學習一個近似的恆等函數，使得輸出近似等於輸入。去噪自編碼器采用隨機的部分帶噪輸入來解決恆等函數問題，自編碼器能夠獲得輸入的良好表征，該表征使得自編碼器能進行去噪或恢復。 下面是代碼： ...
自編碼器
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 ...
自編碼器
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
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 ...
自編碼器（autoencoder）
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 ...