連和概率分布 機器學習層面：直接對數據進行建模，比如根據某個變量的概率密度函數進行數據采樣。在貝葉斯 ...

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 ...

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。 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 ...

本筆記主要記錄學習《深度學習》的總結體會。如有理解不到位的地方，歡迎大家指出，我會努力改正。 在學習《深度學習》時，我主要是通過Andrew Ng教授在http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial上提供 ...

最近學習DeepLearning, 在網上找到了一個自編碼器的代碼，運行以下，還比較好用，分享如下。由於代碼出處無處可考，故不予特殊說明。 以上代碼為 pytorch 運行效果圖： ...

1、自編碼的定義 　　自編碼器是一種數據的壓縮算法，屬於無監督學習，以自身X作為輸出值，但輸出值X‘ 和自身X之間還是有一些差異的。自編碼器也是一種有損壓縮，可以通過使得損失函數最小，來實現X’ 近似於X的值。簡單的自編碼器是一種三層的神經網絡模型，包含數據輸入層、隱藏層、輸出重構層，同時也是 ...