Auto-encoder 第4页

使用CNN+ Auto-Encoder 实现无监督Sentence Embedding (代码基于Tensorflow)

前言这篇文章会利用到上一篇：基于Spark/Tensorflow使用CNN处理NLP的尝试的数据预处理部分，也就是如何将任意一段长度的话表征为一个2维数组。本文完整的代码在这：autoencoder-sentence-similarity.py基本思路是，通过编码解码网络（有点类似微软之前提出的对偶学习），先对句子进行编码，然后进行解码，解码后的语句要和原来的句子尽可能的接近。训练完成后，我们就可

祝威廉·2020-02-25 06:09

[非監督]Word Embedding

能用auto-encoder嗎?不容易，因為auto-encoder輸入的資料是word，且每個word是one-hot-encoding本身資料就都是independent，

RJ阿杰·2020-02-24 15:33

Latent Representation Learning For Artificial Bandwidth Extension Using A Conditional Variational Auto-Encoder

博客作者：凌逆战论文地址：https://ieeexplore.ieee.xilesou.top/abstract/document/8683611/地址：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10714401.html利用条件变分自动编码器进行人工带宽扩展的潜在表示学习作者：PramodBachhav,MassimilianoTodiscoandNicholas

凌逆战·2020-02-19 21:00

[机器学习入门] 李弘毅机器学习笔记-17（Unsupervised Learning: Deep Auto-encoder；无监督学习：深度自动编码器）

[机器学习入门]李弘毅机器学习笔记-17（UnsupervisedLearning:DeepAuto-encoder；无监督学习：深度自动编码器）PDFVIEDOAuto-encoder什么是-encoder呢?这里写图片描述NNEncoder&NNDecoder要一起训练。StartingfromPCA这里写图片描述theauto-encodercanbedeepDeepAuto-encoder

holeung·2020-02-16 21:58

[非監督]Auto-encoder(降維)

DimensionReduction(降維)有些時候高維的空間的資料可以以低維空間來表示。Auto-encoderhttps://www.cs.toronto.edu/~hinton/science.pdf我們經過在NN的inputlayer及outputlayer輸入同一張圖片，經過NN學出編碼(Encoder)及解碼(Decoder)，然後它們之間有一層codelayer就是我們要找的低維度的

學也無涯·2020-02-16 06:46

神经网络算法

如果你希望你的输出和原始输入一样，那么就是最常见的自编码模型（Auto-Encoder）。如果你的输出和原始

煮饺子的茶壶·2020-02-09 08:13

Auto-Encoder（自编码器）原理

1.无监督学习无监督学习和监督学习是机器学习的两个方向，监督学习主要适用于已经标注好的数据集（如mnist分类问题），无监督学习则是希望计算机完成复杂的标注任务，简单的解释就是——教机器自己学习，它常见的应用场景有：从庞大的样本集合中选出一些具有代表性的加以标注用于分类器的训练、将所有样本自动分为不同的类别，再由人类对这些类别进行标注、在无类别信息的情况下，寻找好的特征。2.Auto-Encode

赵代码·2020-02-06 21:00

Auto encoder 和Denoising auto encoder分别和PCA之间的关系（学习笔记）(1)

【深度学习】【auto-encoder】原文链接鉴于这几天心情大好，于是我决定在挖一个大坑，讲一讲Autoencoder和PCA的关系以及Denoisingautoencoder和PCA的关系（流形学习角度

hzyido·2019-12-14 20:14

生成对抗网络入门（一）生成模型

自动编码器原理自动编码器(auto-encoder)是一种可以实现生成模型的具体方法。其最初的存在意义是为了对数

西杭·2019-08-19 20:36

Tensorflow2.0实战之Auto-Encoder

autoencoder可以用于数据压缩、降维，预训练神经网络，生成数据等等Auto-Encoder架构需要完成的工作需要完成Encoder和Decoder的训练例如，Mnist的一张图片大小为784维，

陶陶name·2019-08-18 16:59

TensorFlow2.0笔记17：自编码器Auto-Encoders以及实战！

文章目录一.自编码器Auto-Encoders1.1.回顾之前的知识1.2.无监督学习1.3.Auto-Encoders中lossfunction如何设计1.4.PCA和Auto-encoder对比二.

炊烟袅袅岁月情·2019-05-17 17:20

李宏毅机器学习笔记三

c的维度特别小，称为瓶颈层auto-encoder比PCA多了几层。W的设置，保持对称，可以减少参数，防止过拟合。但并不是必要。sy

niuyoudao·2019-05-14 13:27

台湾NTU李宏毅的Machine Learning (2017,Fall)，部分要点总结3：Auto-encoder，GAN，seq2seq相关，RNN等

文章目录Auto-encoderAuto-encoderforCNNPre-trainingDNNVariationalAuto-encoder(VAE)GenerativeAdversarialNetwork(GAN)RNNSequenceGenerationConditionalSequenceGenerationDynamicConditionalGenerationPointerNetwo

强殖装甲凯普·2018-11-30 17:22

AugGAN：基于GAN的图像数据增强

读本文需要懂GAN和Auto-Encoder的基本算法流程，没有GAN和AE基础的可以看我关于GAN和AE写的详细图

木盏·2018-11-01 16:06

16、【李宏毅机器学习（2017）】Unsupervised Learning: Deep Auto-encoder（无监督学习：深度自动编码器）

目录DeepAuto-encoderDeepAuto-encoder的降维作用Auto-encoder–TextRetrievalAuto-encoderforCNNAuto-encoder–Pre-trainingDNNDecoderDeepAuto-encoder

Jimmyzqb·2018-08-29 11:56

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

转自：https://blog.csdn.net/u011534057/article/details/55045470reference:http://blog.csdn.net/jackytintin/article/details/53641885近年，随着有监督学习的低枝果实被采摘的所剩无几，无监督学习成为了研究热点。VAE（VariationalAuto-Encoder，变分自编码器）[

Candy_GL·2018-05-22 21:50

3D Point Cloud Registration for Localization using a Deep Neural Network Auto-Encoder阅读笔记

LORAX(LOcalizationbyRegistrationusingadeepAuto-encoderreducedCoverSet)1.RandomSphereCoverSet(RSCS)2.SelectionofaNormalizedLocalCoordinateSystemforeachSuper-point3.DepthMapProjection4.SaliencyDetection

Vodake·2018-04-15 20:54

Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks笔记

同时采用U-网络代替原始的auto-encoder，实验表明u网络可以

RRZS·2018-02-11 23:17

深度自解码器（Deep Auto-encoder）

本博客是针对李宏毅教授在youtube上发布的课程视频的学习笔记。视频地址：MLLecture16:UnsupervisedLearning-Auto-encoderAuto-encoderEncoderandDecoderStartingfromPCAApplicationTextRetrievalVectorSpaceModelandBag-of-WordModelApplicationSim

蓝色枫魂·2017-12-09 15:07

《3D Point Cloud Registration for Localization using a Deep Neural Network Auto-Encoder》读书笔记

3DPointCloudRegistrationforLocalizationusingaDeepNeuralNetworkAuto-Encoder题目：基于深度神经网络自编码的3D激光点云匹配定位方法介绍：本文将介绍一种3D点云定位方法，该方法需要一个全局的3D点云地图，以及几次连续扫描得到局部的点云子集，而无需考虑先验信息。局部的点云子集又称为超点集。超点集是连续几次扫描得到的、外围具有重合区

Jack_Kuo·2017-11-07 22:18

学习笔记：Coarse-to-Fine Auto-Encoder Networks (CFAN) for Real-Time Face Alignment

这篇论文中设计的网络结构用于seetaface人脸识别引擎中。作者提出了一个粗到精的自动编码网络（CFAN），级联了一些堆叠自动编码网络（SANs）。1、初步是将检测到的整体的人脸的低分辨率版本作为输入，这样第一个SAN就能快速并足够准确的预测标志点。---全局SAN2、余下的SAN随后通过以越来越高分辨率的方式将当前标志（先前SAN的输出）提取的局部特征作为输入进行逐步细化。--局部SAN在局部

Class_guy·2017-10-29 09:13

学习笔记：Coarse-to-Fine Auto-Encoder Networks (CFAN) for Real-Time Face Alignment

这篇论文中设计的网络结构用于seetaface人脸识别引擎中。作者提出了一个粗到精的自动编码网络（CFAN），级联了一些堆叠自动编码网络（SANs）。1、初步是将检测到的整体的人脸的低分辨率版本作为输入，这样第一个SAN就能快速并足够准确的预测标志点。---全局SAN2、余下的SAN随后通过以越来越高分辨率的方式将当前标志（先前SAN的输出）提取的局部特征作为输入进行逐步细化。--局部SAN在局部

Class_guy·2017-10-29 09:13

降噪自动编码机（Denoising Autoencoder）

自动编码机Auto-encoderAE降噪自动编码器DenoisingAuto-encoderdAE自动编码机(Auto-encoder,AE)自动编码机（Auto-encoder）属于非监督学习，不需要对训练样本进行标记

冰涛·2017-10-27 21:00

使用CNN+ Auto-Encoder 实现无监督Sentence Embedding (代码基于Tensorflow)

前言这篇文章会利用到上一篇：基于Spark/Tensorflow使用CNN处理NLP的尝试的数据预处理部分，也就是如何将任意一段长度的话表征为一个2维数组。本文完整的代码在这：autoencoder-sentence-similarity.py基本思路是，通过编码解码网络（有点类似微软之前提出的对偶学习），先对句子进行编码，然后进行解码，解码后的语句要和原来的句子尽可能的接近。训练完成后，我们就可

祝威廉·2017-05-27 22:00

tensorflow 实现基本AutoEncoder，降噪自编码器

Auto-Encoder(AE)是20世纪80年代晚期提出的，它是一种无监督学习算法，使用了反向传播算法，让目标值等于输入值。

hwang4_12·2017-03-17 16:59

【Learning Notes】变分自编码器（Variational Auto-Encoder，VAE）

近年，随着有监督学习的低枝果实被采摘的所剩无几，无监督学习成为了研究热点。VAE（VariationalAuto-Encoder，变分自编码器）[1,2]和GAN（GenerativeAdversarialNetworks）等模型，受到越来越多的关注。笔者最近也在学习VAE的知识（从深度学习角度）。首先，作为工程师，我想要正确的实现VAE算法，以及了解VAE能够帮助我们解决什么实际问题；作为人工智

MoussaTintin·2016-12-14 17:49

·2015-11-12 17:03

Contractive Auto-Encoder

本博客已经迁往http://www.kemaswill.com/, 博客园这边也会继续更新, 欢迎关注~ Contractive Autoencoder(CAE)是Bengio等人在2011年提出的一种新的Autoencoder, 在传统的Autoencoder的重构误差上加上了新的惩罚项, 亦即编码器激活函数对于输入的雅克比矩阵(Jacobian matrix)的Frobenius Norm.

·2015-10-27 11:44

unsupervised learning 自己的一点认识

关于unsupervisedlearning，我最开始是从PCA开始的，继而ICA，SVD，到Sparsecoding，再到auto-encoder，一直

carrierlxksuper·2014-11-25 16:00

wenyusuran·2014-10-31 10:00

Auto-encoder做的自表达

再来补充点心得：在auto-encoder中，先定义下形式，输入数据是x，encoder的激活函数式f，decoder的是h。

silence1214·2014-09-05 16:00

Denoise auto-encoder的一个理解

这几天反复的看denoiseauto-encoder的解释，尤其是geometricinterpretation。作者写道，本来的数据假定是在一个低纬度的流行结构上，加了噪音之后，这些噪音点就距离这个流行结构要有点远，或者不在这个流行结构上了，那么学习的过程就会去学习在这个本来的流行结构。个人认为：如果就算不加噪音点，你去学习的还是这个流行结构呢，并且由于噪音点的减少，单纯的对于这个样本来说，你学

silence1214·2014-09-05 09:00

pi9nc·2014-05-30 21:00

peghoty·2014-03-31 22:00

Autoencode --wikipedia

转自wikipedia，原文地址：http://en.wikipedia.org/wiki/AutoencoderFromWikipedia,thefreeencyclopediaAn auto-encoder

xceman1997·2013-07-19 20:00

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