自编码器

异常检测——基于Autoencoder的反欺诈数据集的异常检测

1.Autoencoder简介Autoencoder，中文称作自编码器，是一种无监督式学习模型。本质上它使用了一个神经网络来产生一个高维输入的低维表示。Autoencoder与主成分分析PCA类似，但
Roy-Better·2019-03-21 18:42

利用深度学习方法，实现图像去噪-（01）

2015深度学习、自编码器、低照度图像增强Lore,KinGwn,AdedotunAkintayo,andSoumikSarkar."
cbd_2012·2019-03-07 19:41

Deepfake换脸-自编码器

自编码器学习的目标：1.什么是自编码器2.自编码器的分类3.自编码器的loss怎么计算4.自编码器和神经网络的区别5.DeepFake的训练过程细节1.什么是自编码器自编码，又称自编码器（autoencoder
nineships·2019-03-05 15:46

网络表达学习系列（二）：基于自编码器的网络嵌入（Structural Deep Network Embedding）

阅读更多，欢迎关注公众号：论文收割机（paper_reader）原文链接：网络表达学习系列（二）：基于自编码器的网络嵌入（StructuralDeepNetworkEmbedding）这一次我们来讲第一次将深度学习技术用到网络表达学习中去的文章
paper_reader·2019-03-05 13:00

自编码器简介

一、什么是自编码器（Autoencoder）自动编码器是一种数据的压缩算法，其中数据的压缩和解压缩函数是数据相关的、有损的、从样本中自动学习的。
VictorLeeLk·2019-02-22 14:23

解密Deepfake(深度换脸)-基于自编码器的(Pytorch代码)

前言还记得在2018月3月份火爆reddit的deepfake吗？将视频中的头换成另一个人的头像，虽然可能有些粗糙和模糊，但是在分辨率不要求很高的情况下可以达到以假乱真的效果。举个栗子，如下图中将希拉里换成特朗普的一段演讲视频。另外还有实现川普和尼古拉脸相换：当然这只是DeepFake的冰山一角，Deepfake当初火起来的原因可以说是广大拥有宅男心态的程序员们一起奋斗的结果。那就是，呃，可以将你
IAMoldpan·2019-01-23 09:14

自动上色论文《Learning Diverse Image Colorization》

作者通过变分自编码器（VAE）学习色域的低维度的embedding，并设计损失函数来避免模糊的输出结果，以及考虑到像素颜色的
Najlepszy·2019-01-19 14:02

【聚合阅读】机器学习资料最强汇总！

本文将与网站lixudong.store同步更新，欢迎持续关注~深度学习理论类机器学习教程会议/论文框架/代码/实践深度学习理论类新型RNN：将层内神经元相互独立以提高长程记忆|CVPR2018论文解读再谈变分自编码器
大圣圈AI大讲堂·2019-01-01 21:50

tensorflow实现自编码器

先用自编码器的方法进行无监督的预训练，提取特征并初始化权重，然后使用标注信息进行监督式的训练。当然自编码器的作用不仅局限于给监督训练做预训练，直接使用自编码器进行特征提取和分析也是可以的。
Neekity·2019-01-01 20:30

tensorflow实现自编码器

先用自编码器的方法进行无监督的预训练，提取特征并初始化权重，然后使用标注信息进行监督式的训练。当然自编码器的作用不仅局限于给监督训练做预训练，直接使用自编码器进行特征提取和分析也是可以的。
Neekity·2019-01-01 20:30

VAE(Variational Autoencoder)简单推导及理解

VAE训练过程训练的最终目标训练步骤，两步走1、调整Encoder（即$q(z|x)$）增大$L_b$:2、调整Decoder（即$P(x|z)$）增大$L_b$：实际训练的损失函数训练结果概述  变分自编码器
cjh_jinduoxia·2018-12-30 16:21

深度学习攒机 | 硬件篇

在使用Python完成作业中训练MNIST的自编码器的时候，发觉训练时间比之前课程中的训练时间长了不少。照这个情况，未来如果要更深入地学习深度学习的话，可能需要更为合适的主机。
Agent002·2018-12-21 22:56

【机器学习】基于AutoEncoder的BP神经网络的tensorflow实现

AutoEncoder的BP神经网络的tensorflow实现一、基于AutoEncoder的BP神经网络1.1、BP神经网络1.1.1、BP神经网络结构1.1.2、BP神经网络的训练1.2、AutoEncoder（自编码器
Luqiang_Shi·2018-12-14 10:22

自编码器AutoEncoder（二）

当把数据不断地压缩，然后解码，然后跟原始数据对比求出残差再反向传递，逐步减小损失的过程中，自编码器学到的东西会越来越好，压缩的精髓也就越来越能代表原始数据的分布，那么我就把原始数据压缩到2维或者3
帅的被人砍1996·2018-12-12 21:03

自编码器AutoEncoder（二）

当把数据不断地压缩，然后解码，然后跟原始数据对比求出残差再反向传递，逐步减小损失的过程中，自编码器学到的东西会越来越好，压缩的精髓也就越来越能代表原始数据的分布，那么我就把原始数据压缩到2维或者3
帅的被人砍1996·2018-12-12 21:03

深度神经网络重要原理及理论思想篇——自编码器(AutoEncoder)

一、从生成模型开始谈起1、什么是生成模型？概率统计层面：能够在给丁某一些隐含参数的条件下，随机生成观测数据的这样一种模型，称之为“生成模型”。它给观测值和比周数据系列制定一个连和概率分布机器学习层面：直接对数据进行建模，比如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样。在贝叶斯算法中，直接对连和概率分布P(x,y)进行建模，然后利用贝叶斯公式进行求解P(y|x)。2、生成模型的两大类型第一类：完全表示出
LoveMIss-Y·2018-12-12 14:37

自编码器AutoEncoder（一）

自编码器AutoEncoder我们先构架一个神经网络模型，这个模型是收集一张图片，接受这个图片后，神经网络给这个图片压缩，最后再从压缩的图片中还原，是不是感觉有点抽象，其实我也觉得这样的解释不太恰当，那就让我们更加的具体一点来深入了解下这个自编码
帅的被人砍1996·2018-12-11 14:19

自编码器AutoEncoder（一）

自编码器AutoEncoder我们先构架一个神经网络模型，这个模型是收集一张图片，接受这个图片后，神经网络给这个图片压缩，最后再从压缩的图片中还原，是不是感觉有点抽象，其实我也觉得这样的解释不太恰当，那就让我们更加的具体一点来深入了解下这个自编码
帅的被人砍1996·2018-12-11 14:19

【论文阅读】：Embedding-based News Recommendation for Millions of Users

但是传统的基于用户id的协同过滤和低秩分解推荐算法不完全适用于新闻推荐，因为新闻类文章过期的太快了基于单词的方法性能不错，但是有处理同义词和定义用户需求的问题因此本文提出一种基于嵌入式的算法，基于一种去噪自编码器的变体的方法来表示文章
BeforeEasy·2018-12-04 13:39

自编码器(AutoEncoder)

自编码器就是帮助我们学习数据表达的一种方式，实际上现在的深度网络可以看成是自编码器的堆砌来完成featureextract的工作，再利用学习到的feature完成分类或是回归任务。
看透说不透·2018-11-25 21:26

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第15章 自编码器

（第一部分机器学习基础）第01章机器学习概览第02章一个完整的机器学习项目（上）第02章一个完整的机器学习项目（下）第03章分类第04章训练模型第05章支持向量机第06章决策树第07章集成学习和随机森林第08章降维（第二部分神经网络和深度学习）第9章启动和运行TensorFlow第10章人工神经网络第11章训练深度神经网络（上）第11章训练深度神经网络（下）第12章设备和服务器上的分布式Tenso
SeanCheney·2018-11-22 12:47

Tensorflow学习之Autoencoder（三）图片降维的结果展示

Autoencoder（一）2.Tensorflow学习之Autoencoder（二）图片降维并还原图片3.Tensorflow学习之Autoencoder（三）图片降维的结果展示微信公众号实现功能：在自编码器
Microstrong0305·2018-11-14 15:18

自编码网络的使用方法 -- 栈式自编码神经网络 SA

SA是一个由多层训练好的自编码器组成的神经网络。由于网络中的每一层都是单独训练而来，相当于都初始化了一个合理的数值。所以，这样的网络更容易训练，并且有更快的收敛性及更高的准确度。
ouprince·2018-11-07 15:31

Autoencoder 自编码器

自编码，又称自编码器（Autoencoder，AE），是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出。自编码器内部有一个隐藏层h，可以产生编码（code）表示输入。
tiankong_hut·2018-11-02 19:30

神经网络中自编码器Autoencoder

什么是自编码器（Autoencoder）自动编码器是一种数据的压缩算法，其中数据的压缩和解压缩函数是数据相关的、有损的、从样本中自动学习的。
不曾走远~·2018-11-02 17:46

NIPS 2018 | 中科院自动化所两篇入选论文：高清真实图像生成领域及GAN研究在人脸识别领域的进展...

IntrospectiveVariationalAutoencodersforPhotographicImageSynthesis原文地址：https://arxiv.org/abs/1807.06358自动化所智能感知与计算研究中心提出一种新的深度生成模型——自省变分自编码器
算法与数学之美·2018-11-01 21:12

达观数据王文广：如何玩转自然语言理解和深度学习实践？

通常我们遇到的深度网络包括：堆叠自编码器、深度信念网络、卷积神经网络和循环神经网络。下面左边这张图是自编码器的
达观数据·2018-10-31 00:00

半监督迁移学习-Deep Asymmetric Transfer Network for Unbalanced Domain Adaptation

主要分为两步第一步：通过自编码器学习两个域的特征表示通过无监督方式学习特征表示重构误差有标签数据的分类误差最后，结合非监督及监督的损失函数，第二步：非对称迁移（1）学习一个映
Adupanfei·2018-10-25 16:54

UFLDL：稀疏自编码器

吴恩达的CS294A是一门很好的深度学习入门课程，打算接下来的学习以这个课程的内容为主。UFLDLTutorial是CS294A课程的wiki页，包含了课程讲义和作业。如果你对监督学习、逻辑回归、梯度下降等基础概念并不熟悉，可以先学习之前的课程。关于课程作业的Python代码已经放到了Github上，点击课程代码就能去Github查看（无法访问Github的话可以点击Coding查看），代码中的错
Agent002·2018-10-24 21:16

MNIST无监督学习-自编码器

importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltmnist=input_data.read_data_sets("mnist",one_hot=True);#设置超参数learninig_rate=0.1;tra
高元树一·2018-10-07 10:34

TensorFlow第十二步 自编码器去噪降维

#coding=utf-8importosos.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='2'#只显示warning和Error###data(50000,784),(1000,784),(1000,784):importpickleimportgzipimportnumpyasnpdefload_data():f=gzip.open('../data/mnist.pkl.
lijil168·2018-09-27 17:18

深度学习的最新研究进展（二）

Bengio（2009）解释了深度结构的神经网络，如卷积神经网络（CNN）、自编码器（AE）及其变体等。Deng和Yu（2014）详细介绍了一些神经网络架构，如AE及其变体。
慧安金科·2018-09-19 14:24

变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE），傻瓜式理解

变分自编码器（VariationalAutoencoder,VAE）VAE是一个改了中间层的自编码机。基本思想来源：中间特征的泛化表示。
luojiaao·2018-09-18 15:24

自编码器（autoencoder）了解一下

自编码器是一种能够通过无监督学习，学到输入数据高效表示的人工神经网络。输入数据的这一高效表示称为编码（codings），其维度一般远小于输入数据，使得自编码器可用于降维。
SailorMoon_sweet·2018-09-07 17:51

条件变分自动编码器

条件变分自编码器CVAE条件变分自编码器概述VAE的局限对于普通的VAE来说，其生成能力和过程表现在从一个隐藏的变量空间中采样，然后去解码生成一个新的东西，拿minist手写数据集举例的话，我们在生成数字之前并不知道解码器会从这个隐变量
仲夏199603·2018-09-04 19:26

人脸识别中用主成分分析PCA来将数据降维--MATLAB代码

其次就是降维，基本的降维方式主要是PCA和LDA两种，复杂的我也曾用过自编码器降维。本文主要讲述的是用PCA的方式降维人脸数据集
watermelon_learn·2018-09-03 13:55

TensorFlow实战——学习笔记（一）去噪自编码器实现

importnumpyasnpimportsklearn.preprocessingasprepimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data这里的自编码器采用
无敌的白金之星·2018-08-11 17:11

【AI数学】变分自编码器(VAE)

没有AE基础的，可以看我的上一篇博文《自编码器》。网上有大量关于VAE的解
木盏·2018-08-09 16:03

TensorFlow实现MNIST的自编码网络

本篇博客将介绍基于无监督学习的一个简单应用———自编码器(autoencoder)，并学习TensorFlow搭建一个自编码网络，并用它在MNIST数据集上训练。
Li_Monster·2018-08-07 16:11

无监督学习——自编码器(auto-enconder)

自编码器是变分自编码器的基础，最近在研究VAE，所以得先把AE掌握了。这是经典的无监督学习，所谓无监督学习，就是使用的训练数据不是人工标注过的。
木盏·2018-08-03 17:30

CS20si 第10课: 变分自编码器(VAE)

第10课:变分自编码器(VAE)CS20si课程资料和代码Github地址第10课:变分自编码器(VAE)变分推断(VariationalInference)学习未知的变量变分下界:概览变分下界:算法分段推断
tech0ne·2018-08-02 21:06

在MNIST数据集上训练一个卷积网络自编码器

本小记中我们使用CNN实现一个七层的卷积神经网络构成的自编码器。  
kingfoulin·2018-07-31 16:46

哈佛大学提出变分注意力：用VAE重建注意力机制

来自哈佛大学的研究人员提出了将注意力建模成隐变量，应用变分自编码器（VariationalAuto-Encoder，VAE）和梯度策略来训练模型，在不使用klannealing等训练技巧的情况下进行训练
机器之心V·2018-07-26 04:00

无监督学习和稀疏编码

教程|无监督学习中的两个非概率模型：稀疏编码与自编码器2017-07-0212:29机器之心整理作者：RuslanSalakhutdinov参与：Smith「无监督学习」（UnsupervisedLearning
liangjiubujiu·2018-07-23 11:13

自编码器简介

作用AutoEncoder，中文译名自编码器。主要用于特征提取，可以理解为一种基于神经网络的压缩、降维算法，和PCA等类似。
dapanbest·2018-07-18 12:09

推荐系统——Collaborative Variational Autoencoder for Recommender Systems

最近，协同深度学习（CDL）和collaborativerecurrentautoencoder已经被提出联合学习堆叠降噪自编码器和协同过滤，这两种模型通过一些降噪标准从内容中学习表示。
Manduner_TJU·2018-07-18 08:08

深度学习与计算机视觉系列（上）--Inception&Xception&ResNet

目录深度学习与计算机视觉入门系列（上）目录深度学习第1期：深度学习的历史与现状深度学习第2期：人工神经网络深度学习第3期：自编码器深度学习第4期：卷积神经网络深度学习第5期：CNN高级结构深度学习第1期
cherry_yu08·2018-06-30 11:44

Tensorflow faster RCNN目标检测车牌

主要是利用Tensorflow官方examples提供的API来实现目标检测，官方examples，打开链接你会发现官方其实已经实现了很多的例子了，包括目标检测，自编码器，OCR，GAN，img2txt
改造汽水侠2号·2018-06-14 11:49

论文阅读——推荐系统之通过双向自编码器的表示学习模型

1，论文相关信息Paper：RepresentationlearningviaDual-AutoencoderforrecommendationJournal：NeuralNetworksYear：20172，研究动机深度学习在图片和文本领域的隐特征表示方面已经取得了很大的成功，之前一般通过直接的矩阵分解来获得用户和商品的隐特征表示，以及过多的关注如社交关系和位置等辅助信息，可能没有充分利用用户商
Manduner_TJU·2018-05-27 17:47

极简笔记 VAE（变分自编码器）

极简笔记VAE（变分自编码器）论文原文：Auto-EncodingVariationalBayes这是一篇极其拗口的文章，但是文章从变分推断一路延伸到自编码器的构造，过程一气呵成，和当下DL领域的灌水之风形成鲜明对比
Hibercraft·2018-05-25 22:48
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