最近學習DeepLearning, 在網上找到了一個自編碼器的代碼,運行以下,還比較好用,分享如下。由於代碼出處無處可考,故不予特殊說明。 以上代碼為 pytorch 運行效果圖: ...
自編碼的定義 自編碼器是一種數據的壓縮算法,屬於無監督學習,以自身X作為輸出值,但輸出值X 和自身X之間還是有一些差異的。自編碼器也是一種有損壓縮,可以通過使得損失函數最小,來實現X 近似於X的值。簡單的自編碼器是一種三層的神經網絡模型,包含數據輸入層 隱藏層 輸出重構層,同時也是一種無監督學習模型。從輸入層到隱層稱為編碼過程,從隱層到輸出層稱為解碼過程。自編碼其就相當於自己生成標簽,而且標簽就 ...
2018-07-12 22:15 0 781 推薦指數:
最近學習DeepLearning, 在網上找到了一個自編碼器的代碼,運行以下,還比較好用,分享如下。由於代碼出處無處可考,故不予特殊說明。 以上代碼為 pytorch 運行效果圖: ...
連和概率分布 機器學習層面:直接對數據進行建模,比如根據某個變量的概率密度函數進行數據采樣。在貝葉斯 ...
原文地址:https://blog.csdn.net/marsjhao/article/details/73480859 一、什么是自編碼器(Autoencoder) 自動編碼器是一種數據的壓縮算法,其中數據的壓縮和解壓縮函數是數據相關的、有損的、從樣本中自動學習的。在大部分提到 ...
稀疏自編碼器的學習結構: 稀疏自編碼器Ⅰ: 神經網絡 反向傳導算法 梯度檢驗與高級優化 稀疏自編碼器Ⅱ: 自編碼算法與稀疏性 可視化自編碼器訓練結果 Exercise: Sparse Autoencoder 自編碼算法與稀疏性 已經討論了神經網絡在有 ...
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,其前一層自編碼器 ...
稀疏自編碼器的學習結構: 稀疏自編碼器Ⅰ: 神經網絡 反向傳導算法 梯度檢驗與高級優化 稀疏自編碼器Ⅱ: 自編碼算法與稀疏性 可視化自編碼器訓練結果 Exercise: Sparse Autoencoder 稀疏自編碼器Ⅰ這部分先簡單講述神經網絡的部分,它和稀疏 ...
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 ...
數據壓縮算法,其中壓縮和解壓縮過程是有損的。自編碼訓練過程,不是無監督學習而是自監督學習。 自編碼器(AutoEnc ...