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 ...
稀疏矩陣 在矩陣中,若數值為 的元素數目遠遠多於非 元素的數目,並且非 元素分布沒有規律時,則稱該矩陣為稀疏矩陣 與之相反,若非 元素數目占大多數時,則稱該矩陣為稠密矩陣。定義非零元素的總數比上矩陣所有元素的總數為矩陣的稠密度。 就是很稀疏,像程序員的頭發 尷尬 稀疏編碼 稀疏編碼 Sparse Coding 也是一種受哺乳動物視覺系統中簡單細胞感受 野而啟發的模型. 稀疏編碼 sparse co ...
2021-12-09 19:35 0 101 推薦指數:
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 ...
4.2 編碼器 在數字系統中,用二進制代碼表示特定信息(十進制)的過程稱為編碼,實現編碼功能的電路稱為編碼器。 4.2.1 普通編碼器的編碼原理 普通編碼器要求在任何時刻只允許一個輸入信號有效,否則輸出將發生混亂。 1.二進制編碼 用 n 位二進制代碼對2n 個信號進行編碼 ...
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 ...
旋轉增量值編碼器 旋轉增量值編碼器以轉動時輸出脈沖, 通過計數設備來計算其位置, 當編碼器不動或停電時, 依靠計數設備的內部記憶來記住位置。這樣,當停電后,編碼器不能有任何的移動,當來電工作時,編碼器輸出脈沖過程中,也不能有干擾而丟失脈沖,不然,計數設備計算並記憶的零點就會偏移, 而且這種偏移 ...
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 ...
首先,先說下編碼器是什么東西,在我的理解里編碼器就是將2n個開關狀態(並且同時只有一個有效)用n個開關狀態(可同時有效)來表示。 那么為什么要有編碼器這種東西呢?它的產生又有什么意義呢? 如果要進行數據傳輸時,沒有編碼器,那么就要傳輸2n位數據,如果由的話就只傳輸 ...