自编码器

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

利用-TensorFlow-实现卷积自编码器

自编码器的一个非常受欢迎的使用场景是图像处理。其中使用到的小技巧是用卷积层来替换全连接层。这个转变方法是将一个非常宽
coderpai·2018-05-22 21:22

利用-TensorFlow-实现卷积自编码器

自编码器的一个非常受欢迎的使用场景是图像处理。其中使用到的小技巧是用卷积层来替换全连接层。这个转变方法是将一个非常宽
coderpai·2018-05-22 21:22

Autoencorder理解(5):VAE（Variational Auto-Encoder，变分自编码器）

VAE（VariationalAuto-Encoder，变分自编码器）[
Candy_GL·2018-05-22 21:50

变分自编码器记录与tensorflow代码及pytorch代码分析

toc]生成模型生成模型，即，一个数据分布为P的模型，P的分布和Pgt(X)P_{gt}(X)Pgt(X)几乎相似(gt应该是生成分布的意思(generativedistribution))，那Pgt(X)P_{gt}(X)Pgt(X)是什么呢？这便是我们假设的样本数据X所服从的未知分布，即：(1)X∼Pgt(X)X\simP_{gt}(X)\tag{1}X∼Pgt(X)(1)当我们学习得到一个生
NockinOnHeavensDoor·2018-05-17 15:11

机器学习中相关英文专业术语

机器学习中相关英文专业术语NameInstructionsactivationfunction激活函数additivenoise加性噪声autoencoder自编码器Autoencoders自编码算法averagefiringrate
AnimateX·2018-05-16 11:14

《tensorflow 实战》笔记一：实现自编码器及多层感知机

1.自编码器顾名思义，即可以使用自身的高阶特征编码自己。实际上也是一种神经网络，输入和输出是一致的。借助稀疏编码的思想，目标是使用稀疏的一些高阶特征特征重新组合来重构自己。
qAOOAp·2018-05-15 20:43

Winner-Take-All Autoencoders （ 赢者通吃自编码器）

Winner-Take-AllAutoencoders（WTA-AE赢者通吃自编码器）AlirezaMakhzani,BrendanFrey2015NIPS论文地址：http://papers.nips.cc
江户川柯壮·2018-05-10 16:50

Autoencoder

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai自编码器Autoencoder稀疏自编码器SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder
coderpai·2018-05-09 10:50

Denoising-Autoencoder

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai自编码器Autoencoder稀疏自编码器SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder
coderpai·2018-05-09 10:26

Sparse-Autoencoder

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai自编码器Autoencoder稀疏自编码器SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder
coderpai·2018-05-08 10:55

Stacked-Autoencoder

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai自编码器Autoencoder稀疏自编码器SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder
coderpai·2018-05-08 10:35

[转]UFLDL教程

稀疏自编码器神经网络反向传导算法梯度检验与
seawish·2018-05-03 22:06

生成对抗网络（GAN）常见应用

利用对抗损失误差，该上下文自编码器能够很好的修复缺失部分
jkbhbgy·2018-05-02 00:00

学习笔记5：自编码器（Autoencoder）

自编码器是一种特殊的神经网络（neuralnetwork），它的输出目标（target）就是输入（所以它基本上就是试图将输出重构为输入），由于它不需要任何人工标注，所以可以采用无监督的方式进行训练。
Softdiamonds·2018-04-26 11:03

深度学习中关于自编码器的意义的理解

各位小伙伴们，大家好，今天让我们来如何用神经网络来处理非监督的学习，也就是AutoEncoder,自编码。首先，我们听到自编码，一定会想到，AutoEncoder会是个什么码呢？是条形码，二维码，还是我们宅男们最不能忍受的打码中的一种呢？NO.NO.NO，和他们都没有关系，其实自编码是一种神经网络形式，如果你一定要和上面的那些码扯上关系，我想可以这样理解了。现在我们先构架一个神经网络模型，这个模型
ChasingdreamLY·2018-04-23 16:56

简述表征句子的3种无监督深度学习方法

本文介绍了三种用于表征句子的无监督深度学习方法：自编码器、语言模型和Skip-Thought向量模型，并与基线模型AverageWord2Vec进行了对比。
数盟·2018-04-23 00:00

tensorflow学习序列——自动编码AutoEncode

#TensorFlow实现自编码器importnumpyasnpimportsklearn.preprocessingasprepimporttensorflowastfimportinput_datadefstandard_scale
Hit_HSW·2018-04-11 21:26

变分自编码器VAE：这样做为什么能成？

作者丨苏剑林单位丨广州火焰信息科技有限公司研究方向丨NLP，神经网络个人主页丨kexue.fm话说我觉得我自己最近写文章都喜欢长篇大论了，而且扎堆地来。之前连续写了三篇关于Capsule的介绍，这次轮到VAE了。本文是VAE的第三篇探索，说不准还会有第四篇。不管怎么样，数量不重要，重要的是能把问题都想清楚。尤其是对于VAE这种新奇的建模思维来说，更加值得细细地抠。这次我们要关心的一个问题是：VAE
PaperWeekly·2018-04-10 00:00

TensorFlow入门深度学习–13.图像风格转换

TensorFlow入门深度学习–02.基础知识..3.TensorFlow入门深度学习–03.softmax-regression实现MNIST数据分类..4.TensorFlow入门深度学习–04.自编码器
drilistbox·2018-04-04 10:29

tensorflow实现Autoencoder自编码器生成Mnist手写数据集

内容主要是《Tensorflow实战》中第四章实现自编码器参考博客：https://blog.csdn.net/louishao/article/details/76218083参考博客：https:/
FQ_G·2018-04-02 22:49

再谈变分自编码器VAE：从贝叶斯观点出发

作者丨苏剑林单位丨广州火焰信息科技有限公司研究方向丨NLP，神经网络个人主页丨kexue.fm前几天写了文章变分自编码器VAE：原来是这么一回事，从一种比较通俗的观点来理解变分自编码器（VAE），在那篇文章的视角中
PaperWeekly·2018-04-02 00:00

TensorFlow入门深度学习–10.VGGNets16（slim实现）

TensorFlow入门深度学习–02.基础知识..3.TensorFlow入门深度学习–03.softmax-regression实现MNIST数据分类..4.TensorFlow入门深度学习–04.自编码器
drilistbox·2018-03-28 14:26

TensorFlow入门深度学习–09.tf.contrib.slim用法详解

TensorFlow入门深度学习–02.基础知识..3.TensorFlow入门深度学习–03.softmax-regression实现MNIST数据分类..4.TensorFlow入门深度学习–04.自编码器
drilistbox·2018-03-28 14:31

TensorFlow入门深度学习–08.AlexNet（对MNIST数据分类）

TensorFlow入门深度学习–02.基础知识..3.TensorFlow入门深度学习–03.softmax-regression实现MNIST数据分类..4.TensorFlow入门深度学习–04.自编码器
drilistbox·2018-03-28 14:36

TensorFlow入门深度学习–07.卷积神经网络概述

TensorFlow入门深度学习–02.基础知识..3.TensorFlow入门深度学习–03.softmax-regression实现MNIST数据分类..4.TensorFlow入门深度学习–04.自编码器
drilistbox·2018-03-28 14:31

TensorFlow入门深度学习–05.多层感知器实现MNIST数据分类

TensorFlow入门深度学习–02.基础知识..3.TensorFlow入门深度学习–03.softmax-regression实现MNIST数据分类..4.TensorFlow入门深度学习–04.自编码器
drilistbox·2018-03-28 14:21

TensorFlow入门深度学习–04.自编码器（对添加高斯白噪声后的MNIST图像去噪）

TensorFlow入门深度学习–02.基础知识..3.TensorFlow入门深度学习–03.softmax-regression实现MNIST数据分类..4.TensorFlow入门深度学习–04.自编码器
drilistbox·2018-03-28 14:17

TensorFlow入门深度学习--02.构建神经网络训练算法的步骤

TensorFlow入门深度学习–02.基础知识..3.TensorFlow入门深度学习–03.softmax-regression实现MNIST数据分类..4.TensorFlow入门深度学习–04.自编码器
drilistbox·2018-03-28 12:11

推荐系统与LSTM、GRU

如今，深度学习技术应用到推荐系统的主要分为以下5类：1、自编码器AE：通过一个编码和一个解码过程来重构输入数据，学习数据的隐层表示。
Herr-·2018-03-22 21:14

TensorFlow实战（四）- 使用TensorFlow实现去噪自编码器

一，自编码器简介1，什么是自编码器自编码器，顾名思义，即可以使用自身的高阶特征编码自己。
潜心修行的研究者·2018-03-19 00:03

TensorFlow学习笔记【三】 实现去噪自编码器（Denoising Autoencoder）

TensorFlow学习笔记【三】实现去噪自编码器（DenoisingAutoencoder）〇、一、自编码器的输入节点和输出节点的数量是一致的，通常希望使用少量稀疏的高阶特征来重构输入，并非直接逐个复制输入节点
Shiheuan·2018-03-17 15:50

京东金融大数据竞赛猪脸识别（5）- 识别方法之一

自编码器是早期的神经网络方法之一了，为便于了解各方法识别性能，我们首先用它进行识别。
holygao·2018-03-13 22:36
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