tensorflow學習筆記(三)：實現自編碼器
黃文堅的tensorflow實戰一書中的第四章，講述了tensorflow實現多層感知機。Hiton早年提出過自編碼器的非監督學習算法，書中的代碼給出了一個隱藏層的神經網絡，本人擴展到了多層，改進了代碼。實現多層神經網絡時，把每層封裝成一個NetLayer對象(本質是單向鏈表)，然后計算隱藏層輸出 ...
原文：tensorflow學習筆記——自編碼器及多層感知器
，自編碼器簡介 傳統機器學習任務很大程度上依賴於好的特征工程，比如對數值型，日期時間型，種類型等特征的提取。特征工程往往是非常耗時耗力的，在圖像，語音和視頻中提取到有效的特征就更難了，工程師必須在這些領域有非常深入的理解，並且使用專業算法提取這些數據的特征。深度學習則可以解決人工難以提取有效特征的問題，它可以大大緩解機器學習模型對特征工程的依賴。深度學習在早期一度被認為是一種無監督的特征學習 U ...
2019-09-06 19:21 0 1542 推薦指數：
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