自動編碼器是一種特殊的神經網絡，經過訓練可以將其輸入復制到其輸出。例如，給定手寫數字的圖像，自動編碼器首先將圖像編碼為較低維的潛在表示，然后將潛在表示解碼回圖像。自動編碼器學會在最小化重構誤差的同時壓縮數據。 要了解有關自動編碼器的更多信息，請考慮閱讀Ian Goodfellow，Yoshua ...

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 ...

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 ...

自動編碼器 什么是自動編碼器(AutoEncoder) 自動編碼器是一種特殊的神經網絡,它希望擬合出一個輸入層與輸出層神經元個數相同的神經網絡,使得\(h_{(w,b)(x)} = x\)或近似相等. 它力求逼近一個恆等函數,使得神經網絡的輸出接近於輸入x.使用自動編碼器的意義在於 ...

棧式自動編碼器(Stacked AutoEncoder) 起源：自動編碼器 單自動編碼器，充其量也就是個強化補丁版PCA，只用一次好不過癮。 於是Bengio等人在2007年的 Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks 中， 仿照 ...

降噪自動編碼器（Denoising Autoencoder) 起源：PCA、特征提取.... 隨着一些奇怪的高維數據出現，比如圖像、語音，傳統的統計學-機器學習方法遇到了前所未有的挑戰。 數據維度過高，數據單調,噪聲分布廣，傳統方法的“數值游戲”很難奏效。數據挖掘？已然挖不出有用的東西 ...