【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：【機器學習基礎】無監督學習（3）——AutoEncoder
前面主要回顧了無監督學習中的三種降維方法，本節主要學習另一種無監督學習AutoEncoder，這個方法在無監督學習領域應用比較廣泛，尤其是其思想比較通用。 AutoEncoder .AutoEncoder簡介 在PCA一節中提到，PCA的可以看做是一種NN模型，通過輸入數據，乘以權重w即可得到降維后的數據c，然后再利用c將數據進行還原。如下圖： 上面就是AutoEncoder的基本結構，對於前半部 ...
2022-05-07 17:30 0 711 推薦指數：
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