代碼如下,測試發現,是否對輸入數據進行歸一化/標准化對於結果沒有影響: 輸出樣例: 輸入數據樣例(已經提取了特征): 參考:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated ...
實驗了效果,下面的還是圖像的異常檢測居多。 https: github.com LeeDoYup AnoGAN https: github.com tkwoo anogan keras 看了下,本質上是半監督學習,一開始是有分類模型的。代碼如下,生產模型和判別模型: generator model define def generator model : inputs Input , fc Den ...
2018-11-02 09:17 0 2335 推薦指數:
代碼如下,測試發現,是否對輸入數據進行歸一化/標准化對於結果沒有影響: 輸出樣例: 輸入數據樣例(已經提取了特征): 參考:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated ...
嘗試用卷積AE和卷積VAE做無監督檢測,思路如下: 1.先用正常樣本訓練AE或VAE 2.輸入測試集給AE或VAE,獲得重構的測試集數據。 3.計算重構的數據和原始數據的誤差,如果誤差大於某一個閾值,則此測試樣本為一樣。 對於數據集的描述如下: 本數據集一共有10100個樣本,每個樣本 ...
1、在MINST數據集中,選出一個樣本,輸入數字標簽,輸出圖像,並讓輸出的圖像與樣本圖像盡可能相似,總誤差最小化; 2、同上,只不過並不直接比較輸出和樣本相似性,而是讓一個已訓練好的手寫數字識別網絡來判斷這個偽造的圖像是幾; 3、DCGAN,同時訓練一個生成器一個判別器。每個時刻隨機采樣一個向量 ...
眾所周知,機器學習的訓練數據之所以非常昂貴,是因為需要大量人工標注數據。 autoencoder可以輸入數據和輸出數據維度相同,這樣測試數據匹配時和訓練數據的輸出端直接匹配,從而實現無監督訓練的效果。並且,autoencoder可以起到降維作用,雖然輸入輸出端維度相同,但中間層可以維度很小 ...
我本來就是處理時間序列異常檢測的,之前用了全連接層以及CNN層組成的AE去擬合原始時間序列,發現效果不佳。當利用LSTM組成AE去擬合時間序列時發現,擬合的效果很好。但是,利用重構誤差去做異常檢測這條路依舊不通,因為發現異常曲線的擬合效果也很好……算了,這次先不打算做時間序列異常檢測了。在這里 ...
PU learning問題描述 給定一個正例文檔集合P和一個無標注文檔集U(混合文檔集),在無標注文檔集中同時含有正例文檔和反例文檔。通過使用P和U建立一個分類器能夠辨別U或測試集中的正例文檔 【即想要精確分類U或測試集中的正例文檔和反例文檔】 應用: 從多個無標注 ...
接着看講義,接下來這章應該是Self-Taught Learning and Unsupervised Feature Learning。 含義: 從字面上不難理解其意思。這里的self-taught learning指的是用非監督的方法提取特征,然后用監督方法進行分類。比如用稀疏自編 ...
(用來表示端口)。如果沒有指定的話,默認為host Dir:這種限定符表示數據包傳輸的方向,常見的有sr ...