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 ...
自編碼器是一種很好的降維技術,它可以學習到數據中非常有用的信息。而收縮自編碼器作為正則自編碼器的一種,其非線性降維效果非常好,並且它的過程可以通過流形知識來解釋。 基礎知識 自編碼器 自編碼器是一種降維的技術,由編碼器和解碼器兩部分組成,架構圖如下。編碼器 f 用來輸出降維后的表示 h ,而解碼器 g 則通過最小化代價函數從編碼器的輸出 h 來重構原始的輸入 x ,輸出 r 。 編碼器 f 和解碼 ...
2019-04-14 10:04 0 1204 推薦指數:
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 ...
神經網絡就是一種特殊的自編碼器,區別在於自編碼器的輸出和輸入是相同的,是一個自監督的過程,通過訓練自編碼器,得到每一層中的權重參數,自然地我們就得到了輸入x的不同的表示(每一層代表一種)這些就是特征,自動編碼器就是一種盡可能復現原數據的神經網絡。 “自編碼”是一種 ...
自編碼器論文的提出是為了神經網絡權重更好的初始化,他將多層網絡一層一層的通過自編碼器確定初始權重,最終再對模型進行權重訓練; 這種初始化權重的方式目前已經不是主流,但他的思路可以借鑒到很多場景; 模型簡介 自編碼器,AutoEncode,它分為兩部分,前一部分是編碼器,后一部分是解碼器 ...
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 ...
注意:代碼源自[1][2] [1] 黃文堅.TensorFlow實戰.北京:電子工業出版社 [2] https://blog.csdn.net/qq_37608890/arti ...
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 ...
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。 Autoenc ...
概述 在討論變分自編碼器前,我覺得有必要先討論清楚它與自編碼器的區別是什么,它究竟是干什么用的。否則看了一堆公式也不知道變分自編碼器究竟有什么用。 眾所周知,自編碼器是一種數據壓縮方式,它把一個數據點\(x\)有損編碼為低維的隱向量\(z\),通過\(z\)可以解碼重構回\(x\)。這是一個 ...