原文:機器學習 - 自動編碼器

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,我們可以取用其隱層的輸出結果,如果隱層的輸出結果是一個維度較小的矩陣 向量 ,就可以實現諸如降維,數據降噪等優化. 圖為一個自動編碼器 ...

2020-12-02 16:01 0 411 推薦指數:

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堆疊式自動編碼器

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(而解碼學習反向映射)。顯然 ...

Fri Jan 07 02:16:00 CST 2022 0 1836
去噪自動編碼器

降噪自動編碼器是一種用於圖像去噪無監督的反饋神經網絡 原理如下圖所示 訓練代碼如下 測試代碼如下 打賞 如果對您有幫助,就打賞一下吧O(∩_∩)O ...

Mon May 25 23:21:00 CST 2020 0 770
深度自動編碼器

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 ...

Thu Jul 25 07:07:00 CST 2019 0 702
AE(自動編碼器)與VAE(變分自動編碼器)簡單理解

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(Decoder)。編碼器和解碼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 ...

Thu Apr 22 02:49:00 CST 2021 0 375
深度學習——無監督,自動編碼器——盡管自動編碼器與 PCA 很相似,but自動編碼器既能表征線性變換,也能表征非線性變換;而 PCA 只能執行線性變換

自動編碼器是一種有三層的神經網絡:輸入層、隱藏層(編碼層)和解碼層。該網絡的目的是重構其輸入,使其隱藏層學習到該輸入的良好表征。 自動編碼器神經網絡是一種無監督機器學習算法,其應用了反向傳播,可將目標值設置成與輸入值相等。自動編碼器的訓練目標是將輸入復制到輸出。在內部,它有一個描述用於 ...

Wed Mar 14 18:13:00 CST 2018 2 2213
深度學習——自動編碼器,對稱網絡結構

from:http://blog.csdn.net/a819825294/article/details/53516980 1.初識Auto Encoder1986 年Rumelhart 提出自動編碼器的概念,並將其用於高維復雜數據處理,促進了神經網絡的發展。自編碼神經網絡是一種無監督學習算法 ...

Wed Mar 14 18:21:00 CST 2018 1 3132
稀疏自動編碼自動編碼器和稀疏性

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 ...

Tue Oct 14 18:55:00 CST 2014 0 3512
 
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