自编码器第15页

自编码器的原始形式和各种变体

本文参考维基百科文章目录最简单的原始形式：非循环前馈神经网络欠完备自编码器undercompleteautoencoders过完备自编码器overcompleteautoencoders变体正则化自编码器

doubleslow;·2020-09-14 08:12

青青大肥羊·2020-09-14 08:11

BEGAN: Boundary Equilibrium Generative Adversarial Networks阅读笔记

阅读笔记摘要我们提出了一种新的用于促成训练时生成器和判别器实现均衡（Equilibrium）的方法，以及一个配套的loss，这个loss由Wassersteindistance衍生而来，Wassersteindistance则是训练基于自编码器的生成对抗网络

我是白小纯·2020-09-13 00:18

深度之眼Paper带读笔记GNN.03.SDNE

文章目录前言论文结构学习目标基础知识补充论文研究背景、成果、意义研究背景模型框架研究成果摘要核心论文框架算法比较模型详解细节一：一、二阶相似度细节二：自编码器细节三：网络稀疏性处理细节四：目标函数细节五

oldmao_2001·2020-09-12 15:51

高效利用无标注数据：自监督学习简述

一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP秘籍作者：huyber来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/108906502BERT的大热让自监督学习成为了大家讨论的热点，但其实word2vec和自编码器也都属于自监督学习范畴

夕小瑶·2020-09-12 08:49

基于自编码器的协同过滤（论文翻译）

摘要：本文提出了AutoRec，一个效果非常棒的以自编码器为框架的用于协同过滤的模型。

vjgghkh·2020-09-11 22:51

变分自编码器Variational Auto-Encoder(VAE)

什么是VAEVAE与GAN都是做生成的model，用来构建一个从隐变量Z生成目标数据X的模型，其中是有差别的。GAN与VAE都是在假设data服从某些常见的分布，比如正太分布，前提下去实现的，训练一个X=g(Z)的model，GAN与VAE都是在进行分布之间的变换，将原来的概率分布映射到了训练集的概率分布。因为我们只知道数据的真实样本，并不知道其data分布表达式，判断生成分布与真实分布的相似度对

亦乐Catherine·2020-09-11 21:04

【Deep Learning】Autoencoders

本期，推送自编码器内容。

稷殿下·2020-09-11 16:20

【Deep Learning】Variational autoencoder

Original:link学习变分自编码器（variationalautocoder）再一次让我领略到了Bayesian理论的强大之处，variationalautocoder是一种powerful的生成模型

稷殿下·2020-09-11 16:20

Deep Subspace Clustering Networks

本文的deepsubspaceclusteringnetworks(DSC-Nets)是建立在深度自编码器上的，它将datapoint通过一系列encoderlayers非线性地映射到一个潜在的子空间。

Weyoung_·2020-09-11 00:18

《神经网络与深度学习》-无监督学习

无监督学习1.无监督特征学习1.1主成分分析1.2稀疏编码1.2.1训练方法1.2.2稀疏编码的优点1.3自编码器1.4稀疏自编码器1.5堆叠自编码器1.6降噪自编码器2.概率密度估计2.1参数密度估计

你电吴彦祖·2020-09-11 00:29

变分自编码器入门（Variational Auto Encoder, VAE）

目录1学习体会2变分的意义3流程及存在的“对抗”3.1流程3.2Reparametrization3.3“对抗”4改进5参考文献1学习体会如下图，我们假设头像图片的有三个特征X=(x1,x2,x3)X=(x_1,x_2,x_3)X=(x1,x2,x3),（比如说x1x_1x1代表脸型，x2x_2x2代表眼睛，x3x_3x3代表嘴巴，这里选三个只是方便理解），确定值描述就是中间的坐标轴，每个特征都有

weixin_43948357·2020-09-08 17:40

《神经网络与深度学习》-深度生成模型

深度生成模型1.概率生成模型1.1密度估计1.2生成样本1.3应用于监督学习2.变分自编码器2.1含隐变量的生成模型2.2推断网络2.2.1推断网络的目标2.3生成网络2.3.1生成网络的目标2.4模型汇总

你电吴彦祖·2020-08-31 22:54

变分自编码器：金融间序的降维与指标构建（附代码）

标星★公众号爱你们♥作者：MarieImokoyende编译：方的馒头近期原创文章：♥5种机器学习算法在预测股价的应用（代码+数据）♥TwoSigma用新闻来预测股价走势，带你吊打Kaggle♥2万字干货：利用深度学习最新前沿预测股价走势♥机器学习在量化金融领域的误用！♥基于RNN和LSTM的股市预测方法♥如何鉴别那些用深度学习预测股价的花哨模型？♥优化强化学习Q-learning算法进行股市♥W

weixin_38754123·2020-08-26 15:32

深度学习笔记（2）——卷积神经网络（Convolutional Neural Network）

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是深度学习转折的标志性成果，在深度学习的早期，以Hinton等为代表的学者们研究主要集中在RBM（限制波尔兹曼机），AE（自编码器

迷川浩浩_ZJU·2020-08-26 13:30

深度学习知识点大纲

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>深度学习知识点涵盖神经网络基础单层感知器，线性神经网络，BP神经网络，Hopfield神经网络，徂向基神经网络，PCA不SVM神经网络神经网络进阶自编码器

weixin_33804582·2020-08-25 01:06

在TensorFlow中对比两大生成模型：VAE与GAN（附测试代码）

项目链接：https://github.com/kvmanohar22/Generative-Models变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）是复杂分布上无监督学习最具前景的两类方法。

数据派THU·2020-08-25 01:22

深度学习第55讲：强化学习简介与Q-Learning实例

自编码器和生成式对抗网络可以算在无监督深度学习范畴内。最后就只剩下强化学习了。但是我们这是深度学习的笔记，为什么要把强化学习单独拎出来讲一下呢？

louwill12·2020-08-25 00:50

利用卷积自编码器对图片进行降噪

我们这周来看一个简单的自编码器实战代码，关于自编码器的理论介绍我就不详细介绍了，网上一搜一大把。

weixin_34233421·2020-08-24 03:09

【计算机视觉】卷积自编码器：用卷积层构建auto-encoder

卷积自编码器的编码器部分由卷积层和MaxPooling层构成，MaxPooling负责空域下采样。而解码器由卷积层和上采样层构成。50个epoch后，损失val_loss:0.1018。

littlemichelle·2020-08-24 03:35

卷积自编码器

卷积自编码器利用了传统自编码器的无监督的学习方式，结合了卷积神经网络的卷积和池化操作，从而实现特征提取，最后通过stack，实现一个深层的神经网络。

g8015108·2020-08-24 00:12

用于图像降噪的卷积自编码器

其中最著名的是卷积神经网络(CNN或ConvNet)或称为卷积自编码器。并非所有的读者都了解图像数据，那么我先简要介绍图像数据(如果你对这方面已经很清楚了，可以跳过)。然后，我会介绍标准神经网络。

磐创 AI·2020-08-24 00:54

SDAE训练流程和代码实现(Matlab)——咬文嚼字系列

SDAE（stackeddenoisedautoencoder，堆栈去噪自编码器）是vincent大神提出的无监督的神经网络模型，论文：StackedDenoisingAutoencoders:LearningUsefulRepresentationsinaDeepNetworkwithaLocalDenoisingCriterion

Eva_Hua·2020-08-23 08:50

Autoencoder

如下图所示：自编码器Autoencoder第一层L1表示输入信号，它是一个6维的向量。第二层L2得到的3维的信号，就是降维后的信号，也就是编码之后的信号，我们把它表示为a=(a1,a2,a3)。

JiaxYau·2020-08-23 03:35

tensorflow1.15 keras 自编码 -- > Keras上实现AutoEncoder自编码器

BuildingAutoencodersinKeras[https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html]Keras上实现AutoEncoder自编码器

无左无右·2020-08-22 15:33

TensorFlow 2.0深度学习算法实战---第13章生成对抗网络

−理查德·費曼在生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork，简称GAN)发明之前，变分自编码器被认为是理论完备，实现简单，使用神经网络训练起来很稳定，生成的图片逼近度也较高，

安替-AnTi·2020-08-22 14:33

NLP（二）文本生成 --VAE与GAN模型和迁移学习

NLP（二）文本生成--VAE与GAN模型和迁移学习VAE与GAN模型和迁移学习1.AutoEncoder自编码器1.1结构1.2核心思想1.3损失函数1.4DenoisingAutoEncoder(降噪自编码器

布拉拉巴卜拉·2020-08-22 13:26

【DL笔记】变分自编码器VAE详解

前言作为一个坚守9年的V迷，谈VAE还是很兴奋的，虽然这次谈的是VariationalAutoEncoder（变分自编码）。这几年，深度学习中的无监督学习越来越受到关注，其中以GAN和VAE最受欢迎，关于GAN，有三篇文章介绍论文翻译和算法推导以及代码实现，之前有介绍过AE（AutoEncoder）的详解和算法实现，本文介绍VAE。VAE介绍变分自编码是一个使用学好的近似推断的有向模型，可以纯粹地

roguesir·2020-08-22 13:57

ICLR 2020：从去噪自编码器到生成模型

其中，我发现了两篇利用去噪自编码器的思想做生成模型的论文，分别是LearningGene

PaperWeekly·2020-08-22 01:04

Deep Learning模型之：AutoEncoder自编码器

一、AutoEncoder自动编码器（1）自编码器是只有一层隐层节点，输入和输出具有相同节点数的神经网络。自编码器的目的是求函数。也就是希望神经网络的输出与输入误差尽量少。

Bicelove·2020-08-21 21:06

自编码器 AE（AutoEncoder）程序

1.程序讲解（1）香草编码器在这种自编码器的最简单结构中，只有三个网络层，即只有一个隐藏层的神经网络。它的输入和输出是相同的，可通过使用Adam优化器和均方误差损失函数，来学习如何重构输入。

-流风回雪-·2020-08-21 07:02

自编码器的原理及实现

自编码器的原理及实现1.什么是自编码器自编码器就是将原始数据进行编码，进行降低维度，发现数据之间的规律的过程。

zhwangye·2020-08-21 03:48

李宏毅机器学习笔记(十六)——无监督学习(四)：自编码器

文章目录一.自编码器的引入二.自编码器的应用1.文本检索2.寻找相似图片3.预训练神经网络4.面向图片的自编码器5.进行内容生成三.自编码器的改进1.去除噪音2.重定义损失函数3.提高编码可解释性(1)

Unique13·2020-08-20 19:16

CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别？

2.1多层感知机模型（也就是你这里说的深度神经网络）：2.1.1StackedAuto-Encoder堆叠自编码器堆叠自编码器是一种最基础的深度学习模型，该模型的子网络结构自编码器通过假设输出

mishidemudong·2020-08-20 01:27

【今日CV 计算机视觉论文速览第102期】Fri, 19 Apr 2019

Tex2Shape,基于单张图像生成人体几何外形(from布伦瑞克工业大学德国TU9马普研究所)先将图像转换到UV空间的材质图，而后利用自编码器处理

hitrjj·2020-08-18 03:03

[Keras深度学习浅尝]实战五·使用DNN自编码器实现聚类操作数据降维

[Keras深度学习浅尝]实战五·使用DNN自编码器实现聚类操作数据降维代码部分#TensorFlowandtf.kerasimporttensorflowastffromtensorflowimportkeras

xiaosongshine·2020-08-17 17:23

生成模型--降噪自编码器(denoising autoencoder，DAE)

降噪自编码器(denoisingautoencoder，DAE) 这里不是通过对损失函数施加惩罚项，而是通过改变损失函数的重构误差项来学习一些有用信息。

whitenightwu·2020-08-17 17:00

基于变分自编码器（VAE）利用重建概率的异常检测

本文为博主翻译自：Jinwon的VariationalAutoencoderbasedAnomalyDetectionusingReconstructionProbability，如侵立删http://dm.snu.ac.kr/static/docs/TR/SNUDM-TR-2015-03.pdf摘要我们提出了一种利用变分自动编码器重构概率的异常检测方法。重建概率是一种考虑变量分布变异性的概率度量

weixin_30852419·2020-08-17 16:35

【数据应用案例】使用时空自编码器检测视频异常事件

3.解决思路：1）利用视频数据训练时空自编码器2）让时空自编码

稻蛙·2020-08-17 15:37

深度学习，如何用去噪自编码器预测原始数据？

去噪自编码器（denoisingautoencoder,DAE）是一类接受损坏数据作为输入，并训练来预测原始未被损坏数据作为输出的自编码器。去噪自编码器代价函数的计算图。

shenmanli·2020-08-17 14:20

【DL笔记】AutoEncoder详解（二）

更新时间：2018-12-05前言之前写过一篇博客介绍AutoEncoder，主要侧重理解（点击这里），这篇博客主要介绍常见的AutoEncoder算法，如欠完备自编码器、降噪自编码器等。

roguesir·2020-08-17 14:23

基于自编码器实现无监督异常检测系统

作为自编码器的入门项目，我实现了一个无监督的异常检测系统，传统的异常检测手段有很多，在有监督时可以单纯用多分类问题来判别异常，也可以用高斯聚类来帮助判别异常出现的概率。

Hαlcyon·2020-08-17 14:13

加高斯噪声的自编码器

取自于TensorFlow实战importtensorflowastfimportsklearn.preprocessingasprepimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#定义tensorfl的CPU运算优先级importosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'#导入MNIST手写数字集数据fromtens

教务科主任·2020-08-17 14:38

AutoEncode 自编码器漫谈

一.自编码器介绍1）什么是自编码器？上图是自编码器的抽象模型。自编码器是只有一层隐层节点，输入和输出具有相同节点数的神经网络。自编码器的目的是求函数。也就是希望神经网络的输出与输入误差尽量少。

荣归·2020-08-17 14:07

【TensorFlow实战】用Python实现自编码器

代码：importnumpyasnpimportsklearn.preprocessingasprepimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data##均匀分布的Xaiver初始化器defxavier_init(fan_in,fan_out,constant=1):low=-constant*n

乐观的Zqq·2020-08-17 14:04

具有l2标准化的深度自编码器的聚类和无监督异常检测算法

ClusteringandUnsupervisedAnomalyDetectionwithl2NormalizedDeepAuto-EncoderRepresentations论文链接链接:https://arxiv.org/pdf/1802.00187.pdf前言我们熟知聚类在模式识别和计算机视觉等领域中是非常重要的任务,随着神经网络的快速发展,兴起了对于聚类深度无监督表示的热潮,目前的许多工作

年轻的心热泪盈眶·2020-08-17 13:42

Keras 自编码器AutoEncoder（五）

一、什么是自编码器（Autoencoder）“自编码”是一种数据压缩算法，其中压缩和解压缩功能是1）数据特定的，2）有损的，3）从例子中自动学习而不是由人工设计。

_yuki_·2020-08-17 13:23

python机器学习库keras——AutoEncoder自编码、特征压缩

自编码器是无监督的学习。它是一种仿人脑的对特征逐层抽象提取的过程，学习过程中有两点：一是无监督学习，即对训

数据架构师·2020-08-17 13:42

AutoEncoder以及TensorFlow-2.0实现代码

自编码器（Auto-encoder）Auto-encoder输入前馈神经网络的一种，它借助了稀疏编码的思想，目标是借助抽取到的高阶特征来重构输入，而不只是简单的复制。

Forlogen·2020-08-17 11:24

如何用LSTM自编码器进行极端事件预测？(含Python代码)

↑↑↑↑↑点击上方蓝色字关注我们！『运筹OR帷幄』转载作者：MarcoCerliani编者按预测的一大难点在于，对于未来的偶然性和突发性等极端事件的预测。针对这类问题，作者在LSTM模型基础上加入了AutoEncoding层，希望在特征较少的情况下将单一特征扩展到多个维度，以达到更好的预测效果。另外本案例还加入了除历史结果外的其他时间维度特征。让我们一起跟着作者看下改进之后的预测效果。原标题|Ex

视学算法·2020-08-17 11:56

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