什么是Auto-encoder 我們首先去找一個encoder,input一個東西,比如圖像識別做MNIST的話,就是input一張手寫數字圖片(28 *28 維像素點),那就是input 784維的向量。這個encoder可能是一個神經網絡,output就是一個code,這個code會遠比 ...
一 Auto encoder NN Encoder amp NN Decoder 要一起訓練。 二 Starting from PCA 三 Deep Auto encoder PCA amp Deep Auto encoder 比較,明顯后者效果更好。 當code為二維時,很明顯看到Deep Auto encoder使數字手寫識別集分類地更好。 四 Auto encoder的幾種應用 . Auto ...
2018-08-11 10:11 0 1612 推薦指數:
什么是Auto-encoder 我們首先去找一個encoder,input一個東西,比如圖像識別做MNIST的話,就是input一張手寫數字圖片(28 *28 維像素點),那就是input 784維的向量。這個encoder可能是一個神經網絡,output就是一個code,這個code會遠比 ...
自動編碼器是一種有三層的神經網絡:輸入層、隱藏層(編碼層)和解碼層。該網絡的目的是重構其輸入,使其隱藏層學習到該輸入的良好表征。 自動編碼器神經網絡是一種無監督機器學習算法,其應用了反向傳播,可將目標值設置成與輸入值相等。自動編碼器的訓練目標是將輸入復制到輸出。在內部,它有一個描述用於 ...
1.無監督學習 無監督學習和監督學習是機器學習的兩個方向,監督學習主要適用於已經標注好的數據集(如mnist分類問題),無監督學習則是希望計算機完成復雜的標注任務,簡單的解釋就是——教機器自己學習,它常見的應用場景有:從龐大的樣本集合中選出一些具有代表性的加以標注用於分類器的訓練、將所有樣本自動 ...
一 前言 1.1 Creation 據說在費曼死后,人們在他生前的黑板上拍到如圖畫片,在左上角有道:What i cannot create ,I do not understand. Gener ...
autoencoder可以用於數據壓縮、降維,預訓練神經網絡,生成數據等等。 autoencoder的架構 autoencoder的架構是這樣的: 需要分別訓練一個Encoder和一個Decoder。 比如,一張數字圖片784維,放入Encoder進行壓縮,編程code,通常要小於原來 ...
深度自動編碼器由兩個對稱的深度置信網絡組成,其中一個深度置信網絡通常有四到五個淺層,構成負責編碼的部分,另一個四到五層的網絡則是解碼部分。 這些層都是受限玻爾茲曼機(RBM)(注:也可以采用自編碼器預訓練?),即構成深度置信網絡的基本單元,它們有一些特殊之處,我們將在下文中介紹。以下是簡化的深度 ...
import os import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchv ...
等應用 機器學習的分類 監督學習 (Supervised Learning) ...