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 ...

提前導包： 1.自編碼器（Auto-Encoder） 2.變分自動編碼器（Variational Auto-Encoder） 代碼中的h和圖中的ci，計算方法略有不同，代碼中沒有用指數。 KL散度計算公式（代碼中與sigma相乘 ...

　　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 ...

監督學習是訓練機器學習模型的傳統方法，它在訓練時每一個觀察到的數據都需要有標注好的標簽。如果我們有一種訓練機器學習模型的方法不需要收集標簽，會怎么樣?如果我們從收集的相同數據中提取標簽呢?這種類型的學 ...

原文鏈接：https://debuggercafe.com/machine-learning-hands-on-convolutional-autoencoders/ 本文將包含兩個方面研究內容： 1） 使用Pytorch進行卷積自編碼的實現； 2） 在網絡學習過程中可視化和對比原始圖像 ...

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 ...

基本去噪自編碼器 卷積去噪自編碼器 ...