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深度学习与神经网络（十三）—— Auto-Encoder自编码神经网络

自动编码器，也就是自编码神经网络，是神经网络的一种

采用无监督学习的方式对高维数据进行高效的特征提取和特征表示，在学术界和工业界都大放异彩

 

 

我们之前看的都是监督学习

但是生活中的大量的数据都是没有label的

深度学习与神经网络（十三）—— Auto-Encoder自编码神经网络_第1张图片

现在来看非监督学习

 

 

机器学习领域的三大方向

深度学习与神经网络（十三）—— Auto-Encoder自编码神经网络_第2张图片

强化学习（樱桃）、监督学习（蛋糕的外皮）、非监督学习

 

 

为什么需要非监督学习？

降维

利用大量的无标签数据

 

 

https://projector.tensorflow.org/

 

 

Auto-Encoders

深度学习与神经网络（十三）—— Auto-Encoder自编码神经网络_第3张图片

监督学习是有一个明确的目标的，那么非监督学习也是有目标的

目标就是重建它自己
深度学习与神经网络（十三）—— Auto-Encoder自编码神经网络_第4张图片

与CNN不同的在于，CNN的输出层是分类，如果是十分类输出层就有10个节点。但无监督网络就无法分类，其目标就是重建自己，所以输出层的节点数=输入层的节点数

自编码神经网络就是一个特殊的全连接层

neck可以升维也可以降维，大部分是降维

 

怎样训练

还是原来那些方法

深度学习与神经网络（十三）—— Auto-Encoder自编码神经网络_第5张图片

自编码神经网络还是神经网络，所以training还是看loss function

 

 

 

PCA vs AutoEncoder

PCA，principal components analysis，主成分分析

在auto-encoder之前，降维都是用PCA降维

但是PCA具有线性特性，大部分的数学形态都是非线性的，线性变化很可能能操作的空间就非常少

深度学习与神经网络（十三）—— Auto-Encoder自编码神经网络_第6张图片

深度学习与神经网络（十三）—— Auto-Encoder自编码神经网络_第7张图片

可以看到autoencoder的效果还是好于PCA的

 

 

AutoEncoder的一些变种

 

Denoising AutoEncoders

只是在像素级别的重建，很有可能只是记住一些特征。为了防止这样，我们给加一些扰动，加一些噪声

如果加了噪声之后还能重建出来，就说明能够从数据中发现真正的规律了

深度学习与神经网络（十三）—— Auto-Encoder自编码神经网络_第8张图片

 

Dropout AutoEncoders

在训练的时候，有目的得让一些权值断开(把weight暂时设置为0，但以后反向传播还要用)

这样给下一层的信息就是有限的了，就迫使系统更加robust，不会依赖所有神经元的输入

深度学习与神经网络（十三）—— Auto-Encoder自编码神经网络_第9张图片

深度学习与神经网络（十三）—— Auto-Encoder自编码神经网络_第10张图片

可以看到，dropout很小的时候accurancy并不是最小的，因为overfitting了，把一些噪声的形态也记住了

 

Adversarial Autoencoders

对抗自编码器，AAE

将GAN的技术应用到了autoencoder上面

AAE是根据VAE发展来的

深度学习与神经网络（十三）—— Auto-Encoder自编码神经网络_第11张图片

encoder把真实分布x映射成隐层的z, decoder 再将z解码还原成x。
AAE的特点就在于在隐层hidden layer中引入了对抗的思想来优化隐层的z

 

 

 

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他