1.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 ...

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 ...

降噪自動編碼器是一種用於圖像去噪無監督的反饋神經網絡 原理如下圖所示 訓練代碼如下 測試代碼如下 打賞 如果對您有幫助，就打賞一下吧O(∩_∩)O ...

堆疊式自動編碼器 自動編碼器可以具有多個隱藏層。在這種情況下，它們被稱為堆疊式自動編碼器（或深度自動編碼器）。添加更多的層有助於自動編碼器學習更多的復雜的編碼。就是說，要注意不要使自動編碼器過於強大。想象一個強大的編碼器，它只是學會了把每個輸入映射到單個任意數字（而解碼器則學習反向映射）。顯然 ...

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 ...

在上一篇博客中我們介紹並實現了自動編碼器，本文將用PyTorch實現變分自動編碼器(Variational AutoEncoder, VAE)。自動變分編碼器原理與一般的自動編碼器的區別在於需要在編碼過程增加一點限制，迫使它生成的隱含向量能夠粗略的遵循標准正態分布。這樣一來，當需要生成 ...

AE（Auto Encoder, 自動編碼器） AE的結構 如上圖所示，自動編碼器主要由兩部分組成：編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）。編碼器和解碼器可以看作是兩個函數，一個用於將高維輸入（如圖片）映射為低維編碼（code），另一個用於將低維編碼（code）映射為高維 ...

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 ...