【機器學習】無監督學習Autoencoder和VAE
眾所周知，機器學習的訓練數據之所以非常昂貴，是因為需要大量人工標注數據。 autoencoder可以輸入數據和輸出數據維度相同，這樣測試數據匹配時和訓練數據的輸出端直接匹配，從而實現無監督訓練的效果。並且，autoencoder可以起到降維作用，雖然輸入輸出端維度相同，但中間層可以維度很小 ...
原文：技術+案例詳解無監督學習Autoencoder
摘要：本篇文章將分享無監督學習Autoencoder的原理知識，然后用MNIST手寫數字案例進行對比實驗及聚類分析。 本文分享自華為雲社區 Python人工智能 十五.無監督學習Autoencoder原理及聚類可視化案例詳解 ，作者： eastmount。 一.什么是Autoencoder 首先，什么是自編碼 Autoencoder 自編碼是一種神經網絡的形式，注意它是無監督學習算法。例如現在有 ...
2021-11-10 15:35 0 139 推薦指數：
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無監督學習
等應用 機器學習的分類 監督學習 （Supervised Learning） ...
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監督學習與無監督學習
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什么是有監督學習和無監督學習
監督學習，就是人們常說的分類，通過已有的訓練樣本（即已知數據以及其對應的輸出）去訓練得到一個最優模型（這個模型屬於某個函數的集合，最優則表示在某個評價准則下是最佳的），再利用這個模型將所有的輸入映射為相應的輸出，對輸出進行簡單的判斷從而實現分類的目的，也就具有了對未知數據進行分類的能力 ...