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 ...

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 ...

注意：代碼源自[1][2] [1] 黃文堅.TensorFlow實戰.北京：電子工業出版社 [2] https://blog.csdn.net/qq_37608890/arti ...

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。 Autoenc ...

概述 在討論變分自編碼器前，我覺得有必要先討論清楚它與自編碼器的區別是什么，它究竟是干什么用的。否則看了一堆公式也不知道變分自編碼器究竟有什么用。 眾所周知，自編碼器是一種數據壓縮方式，它把一個數據點\(x\)有損編碼為低維的隱向量\(z\)，通過\(z\)可以解碼重構回\(x\)。這是一個 ...

堆疊自編碼器 對於很多數據來說，僅使用兩層神經網絡的自編碼器結構還不足以獲取一種好的數據表示，為了獲取更好的數據表示，我們可以使用更深層的神經網絡。深層神經網絡作為自編碼器提取的數據表示一般會更加抽象，能夠更好地捕捉到數據的語義信息。在實踐中經常使用逐層堆疊的方式來訓練一個深層的自編碼器，稱為 ...