原文:GAN實戰筆記——第二章自編碼器生成模型入門

自編碼器生成模型入門 之所以講解本章內容,原因有三。 生成模型對大多數人來說是一個全新的領域。大多數人一開始接觸到的往往都是機器學習中的分類任務 也許因為它們更為直觀 而生成模型試圖生成看起來很逼真的樣本,所以人們對它了解甚少。考慮到自編碼器 最近GAN的前身 豐富的資源和研究,所以選擇在一個更簡單的環境介紹生成模型。 生成模型非常具有挑戰性。由於生成模型代表性不足,大多數人不知道典型的生成結構是 ...

2021-10-19 16:34 0 1078 推薦指數:

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自編碼器及其相關模型

  自編碼器是一種無監督的神經網絡模型,其核心的作用是能夠學習到輸入數據的深層表示。   當前自編碼器的主要應用有兩個方面:一是特征提取;另一個是非線性降維,用於高維數據的可視化,與流行學習關系密切。 自編碼器(AutoEncoder,AE):最原始的AE網絡是一個三層的前饋神經網絡 ...

Tue Jun 18 19:16:00 CST 2019 1 1365
自編碼器

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 ...

Tue Jun 23 07:45:00 CST 2020 0 732
自編碼器

  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 ...

Fri Sep 27 17:26:00 CST 2019 0 727
自編碼器

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 ...

Tue Feb 25 18:15:00 CST 2020 0 2070
TensorFlow實戰之實現自編碼器過程

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Sun Feb 25 06:07:00 CST 2018 0 6580
 
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