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 ...
原文：自編碼器----Autoencoder
一 自編碼器：降維 無監督學習 PCA簡介： 線性 原矩陣乘以過渡矩陣W得到新的矩陣，原矩陣和新矩陣是同樣的東西，只是通過W換基。 自編碼： 自動編碼器是一種無監督的神經網絡模型，它可以學習到輸入數據的隱含特征，這稱為編碼 coding ，同時用學習到的新特征可以重構出原始輸入數據，稱之為解碼 decoding 。從直觀上來看，自動編碼器可以用於特征降維，類似主成分分析PCA，但是其相比PCA其性 ...
2018-12-12 21:42 0 1972 推薦指數：
相關推薦
自編碼器 Autoencoder
自監督模型 訓練一個ae的encoder，就能把code和object對應起來，獲得code。給定一個code，decoder就能輸出對應的object。 Autoencoder存在什么問題? 因為作為訓練數據的object是有限的，導致decoder ...
深度學習之自編碼器AutoEncoder（一）
https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/84968890 一、從生成模型開始談起1、什么是生成模型？ 概率統計層面：能夠在給丁某一些隱含 ...
深度學習之自編碼器AutoEncoder
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 ...
自編碼器AutoEncoder，降噪自編碼器DAE，稀疏自編碼器SAE，變分自編碼器VAE 簡介
AutoEncoder作為NN里的一類模型，采用無監督學習的方式對高維數據進行高效的特征提取和特征表示，並且在學術界和工業界都大放異彩。本文主要介紹AutoEncoder系列模型框架的演進，旨在梳理AutoEncoder的基本原理。首先上圖，然后再對他們進行逐一 ...
深度自編碼器(Deep Autoencoder)MATLAB解讀
深度自編碼器(Deep Autoencoder)MATLAB解讀 作者：凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 這篇文章主要講解Hinton在2006年Science上提出的一篇文章“Reducing ...
TensorFlow自編碼器（AutoEncoder）之MNIST實踐
自編碼器可以用於降維，添加噪音學習也可以獲得去噪的效果。 以下使用單隱層訓練mnist數據集，並且共享了對稱的權重參數。 模型本身不難，調試的過程中有幾個需要注意的地方： 模型對權重參數初始值敏感，所以這里對權重參數w做了一些限制 需要對數據標准化 學習率設置合理 ...
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 ...