原文:Tensorflow實現稀疏自動編碼(SAE)

.概述 人在獲取圖像時,並不是像計算機逐個像素去讀,一般是掃一眼物體,大致能得到需要的信息,如形狀,顏色,特征。怎么讓機器也有這項能力呢,稀疏編碼來了。 定義: 稀疏自編碼器 Sparse Autoencoder 可以自動從無標注數據中學習特征,可以給出比原始數據更好的特征描述。在實際運用時可以用稀疏編碼器發現的特征取代原始數據,這樣往往能帶來更好的結果。 上圖就是稀疏編碼的一半流程,清晰的說明 ...

2018-08-10 15:15 0 1558 推薦指數:

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稀疏自動編碼自動編碼器和稀疏

到目前為止,已經敘述了神經網絡的監督學習,即學習的樣本都是有標簽的。現在假設我們有一個沒有標簽的訓練集,其中. 自動編碼器就是一個運用了反向傳播進行無監督學習的神經網絡,學習的目的就是為了讓輸出值和輸入值相等,即.下面就是一個自動編碼器: 自動編碼器試圖學習一個函數. 換句話說,它試圖逼近 ...

Tue Oct 14 18:55:00 CST 2014 0 3512
wps實現自動編碼

1.打開wps,點擊“開始”菜單,選擇“標題1”樣式,右鍵選擇“修改樣式” 2.在修改樣式界面,左鍵點擊“格式”選擇“編號”選項 3.在打開的界面選擇“多級編碼”,選中一個樣式,點擊“自定義”按鈕 4.在打開的界面選擇級別“2”,點擊“高級”按鈕,在“將級別鏈接到樣式”中選 ...

Tue Apr 16 22:46:00 CST 2019 0 865
稀疏自動編碼之神經網絡

考慮一個監督學習問題,現在有一些帶標簽的訓練樣本(x(i),y(i)).神經網絡就是定義一個復雜且非線性的假設hW,b(x),其中W,b 是需要擬合的參數. 下面是一個最簡單的神經網絡結構,只含有一 ...

Sat Oct 11 18:26:00 CST 2014 0 2525
稀疏自動編碼之反向傳播算法(BP)

假設給定m個訓練樣本的訓練集,用梯度下降法訓練一個神經網絡,對於單個訓練樣本(x,y),定義該樣本的損失函數: 那么整個訓練集的損失函數定義如下: 第一項是所有樣本的方差的均值。第二項是一 ...

Mon Oct 13 07:34:00 CST 2014 0 2492
稀疏自動編碼器 (Sparse Autoencoder)

摘要: 一個新的系列,來自於斯坦福德深度學習在線課程:http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial。本文梳理了該教程第一部分的內容,主要包括人工神經網絡入門、反向傳遞算法、梯度檢驗與高級優化 和 自編碼算法與稀疏性 ...

Thu Feb 08 09:35:00 CST 2018 0 2611
PyTorch實現簡單的自動編碼器autoencoder

自動編碼器包括編碼器(Encoder)和解碼器(Decoder)兩部分,編碼器和解碼器都可以是任意的模型,目前神經網絡模型用的較多。輸入的數據經過神經網絡降維到一個編碼(coder),然后又通過一個神經網絡去解碼得到一個與原輸入數據一模一樣的生成數據,然后通過比較這兩個數據,最小化 ...

Thu Mar 26 06:57:00 CST 2020 0 4231
TensorFlow / Keras Autoencoder 自動編碼器 圖片去噪 異常檢測 代碼

自動編碼器是一種特殊的神經網絡,經過訓練可以將其輸入復制到其輸出。例如,給定手寫數字的圖像,自動編碼器首先將圖像編碼為較低維的潛在表示,然后將潛在表示解碼回圖像。自動編碼器學會在最小化重構誤差的同時壓縮數據。 要了解有關自動編碼器的更多信息,請考慮閱讀Ian Goodfellow,Yoshua ...

Mon Aug 24 02:49:00 CST 2020 0 1019
 
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