AutoEncoder 第10页

Keras【Deep Learning With Python】Autoencoder 自编码（看不懂你打我系列！）

文章目录1前言2Autoencoder2.1编码器Encoder（—PCA主成分分析一个道理）2.2解码器Decoder3代码实现4讲解6输出结果1前言本文分为讲解自编码，和针对Mnist数据集的代码实现两部分

Li xiang007·2020-07-28 22:18

降维方法小结和理解：PCA、LDA、MDS、ISOMAP、SNE、T-SNE、AutoEncoder

PCA：Principlecomponentanalysis主成分分析百度百科：它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上，依次类推。主成分分析经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。PCA是无监督的。（其实也可以不降维，比如上面的x1和x2变成了y1和y2，

远行人_Xu·2020-07-28 20:36

Semantic Autoencoder for Zero-Shot learning阅读笔记CVPR2017收录

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1704.08345.pdf代码地址：https://elyorcv.github.io/projects/sae该论文已经被CVPR2017收录。主要是关于利用语义自编码器实现zero-shotlearning的工作。一定程度上解决了训练集和测试集的领域漂移（domainshift）问题。整个算法最核心的地方是在自编码器进行编码和解码时，使用

不会讲段子的正能量小栗子·2020-07-28 13:34

Multi-label learning with kernel extreme learning machine autoencoder

cg110778·2020-07-28 09:29

神经网络中的稀疏编码和自动编码了解一下

AutoEncoder自动编码器DeepLearning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点，人工神经网络（ANN）本身就是具有层次结构的系统，如果给定一个神经网络，我们假设其输出与输入是相同的，然后训练调整其参数

Never-Giveup·2020-07-28 07:23

李宏毅学习笔记37.GAN.08.Intelligent Photo Editing

文章目录简介前情回顾具体实现1.GAN+Autoencoder2.AttributeRepresentation具体实例BasicIdeaBacktoz第一种第二种第三种EditingPhotos其他应用高清图片处理

oldmao_2001·2020-07-28 04:54

机器学习专业名词中英文对照

otheractivation激活值activationfunction激活函数additivenoise加性噪声autoencoder自编码器Autoencoders自编码算法averagefiringrate

c2a2o2·2020-07-27 19:29

[CVPR 2017] Semantic Autoencoder for Zero-Shot Learning论文笔记

http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Kodirov_Semantic_Autoencoder_for_CVPR_2017_paper.pdfSemanticAutoencoderforZero-ShotLearning

A13120295·2020-07-27 14:24

BraTS数据集处理详解（附代码详解）

代码参考：https://github.com/sinclairjang/3D-MRI-brain-tumor-segmentation-using-autoencoder-regularization

刘小花花·2020-07-22 21:42

变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）

1.神秘变量与数据集现在有一个数据集DX(dataset,也可以叫datapoints)，每个数据也称为数据点。我们假定这个样本受某种神秘力量操控，但是我们也无从知道这些神秘力量是什么？那么我们假定这股神秘力量有n个，起名字叫power1,power2,…,powern吧，他们的大小分别是z1,z2,…,zn，称之为神秘变量表示成一个向量就是z=⎛⎝⎜⎜⎜⎜z1z2⋮zn⎞⎠⎟⎟⎟⎟z也起个名字叫

Duckie-duckie·2020-07-15 12:39

自动编码器—Autoencoder

自动编码器DeepLearning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点，人工神经网络（ANN）本身就是具有层次结构的系统，如果给定一个神经网络，我们假设其输出与输入是相同的，然后训练调整其参数，得到每一层中的权重。自然地，我们就得到了输入I的几种不同表示（每一层代表一种表示），这些表示就是特征。自动编码器就是一种尽可能复现输入信号的神经网络。为了实现这种复现，自动编码器就必须捕捉可以代表输入数

Duckie-duckie·2020-07-15 12:08

【只推荐一位】专注于机器学习与深度学习的留学博士

当交通遇上机器学习》，以各类交通大数据为主线，专注于人工智能，机器学习、深度学习在轨道交通和道路交通的科研前沿与应用～公众号主要讲述：循环神经网络RNN、LSTM、卷积神经网络CNN、残差网络ResNet、自编码器AutoEncoder

算法channel·2020-07-15 10:30

L-BFGS算法介绍

下图是深度学习Autoencoder模型不同优化方法的比较。二、L-BFGS“之前”的那些方法这里的“之前”并不是

weixin_34026276·2020-07-15 04:58

自编码器（autoencoder）

什么是自编码器？自编码器是一种数据压缩算法，或者说是一种PCA,，但是比PCA更高效，灵活。什么是编码器，解码器？数据压缩算法离不开编码器和解码器，数据压缩使用编码器，解压缩使用解码器。编码器是把高维度数据有损的映射成低纬度数据，减少数据量，要实现这种映射关系需要学习数据间的相关性。解码器和编码器完全相反，是把低维度数据映射成高纬度数据，增加数据量，使经过压缩的数据恢复本来的面貌。自编码器是数据相

sunshinearong·2020-07-15 01:22

AutoEncoder训练

AutoEncoder的意义在于学习的（通常是节点数更少的）中

hzyido·2020-07-13 13:32

【字典学习 autoencoder】Dictionary Learning Tools for Matlab

DictionaryLearningToolsforMatlabContentsonthispage:Relevantpapersandlinkstootherpages:Abriefintroduction,SparseApproximation,Dictionarylearning,MODorILS-DLAK-SVDODLRLS-DLAExperimentsfromtheRLS-DLApape

hzyido·2020-07-13 12:46

自编码器（autoencoder）在协同过滤中的应用

1.自编码器(autoencoder)网上有许多关于自编码器的文章，以下这篇来自知乎的文章我感觉作为自编码器的入门是一个很好的帮助。

kingsam_·2020-07-13 09:16

使用去躁自编码提取MNIST特征

0、引言在非监督学习中，最典型的一类神经网络莫过于autoencoder(自编码器)，它的目的是基于输入的unlabeled数据X={x(1),x(2),x(3),…}X={x(1),x(2),x(3)

zqzq19950725·2020-07-12 20:33

GNN在计算机视觉中的应用综述

研究人员借鉴了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度自动编码器（AutoEncoder）的思想，定义和设计了用于处理图数据的神经网络结构，这类方法统称为图神经网络(GraphNeuralNetworks

避暑客·2020-07-12 19:15

使用pytorch神经网络时报错TypeError: init() takes 1 positional argument but 2 were given的可能原因和分析

神经网络构建的开头部分：classAutoEncoder(nn.Module):def__init__(self):super(AutoEncoder,self).

York1996·2020-07-12 18:36

机器学习英文关键词

机器学习专业名词中英文对照otheractivation激活值activationfunction激活函数additivenoise加性噪声autoencoder自编码器Autoencoders自编码算法

weixin_30338481·2020-07-12 05:50

Deep learning：四十八(Contractive AutoEncoder简单理解)

Deeplearning：四十八(ContractiveAutoEncoder简单理解)Contractiveautoencoder是autoencoder的一个变种，其实就是在autoencoder上加入了一个规则项

hzyido·2020-07-12 04:16

PRML读书会第十二章 Continuous Latent Variables（PCA，PPCA，核PCA，Autoencoder，非线性流形)

主讲人戴玮（新浪微博:@戴玮_CASIA）Wilbur_中博(1954123)20:00:49我今天讲PRML的第十二章，连续隐变量。既然有连续隐变量，一定也有离散隐变量，那么离散隐变量是什么？我们可能还记得之前尼采兄讲过的9.2节的高斯混合模型。它有一个K维二值隐变量z，不仅只能取0-1两个值，而且K维中只能有1维为1、其他维必须为0，表示我们观察到的x属于K类中的哪一类。显然，这里的隐变量z就

Nietzsche2015·2020-07-10 23:10

Autoencoders in Deep Learning

地址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_593af2a70101endk.html深度学习有一个重要的概念叫autoencoder，这是个什么东西呢，本文通过一个例子来普及这个术语

nigon·2020-07-10 18:10

关于FV(Fisher Vector)和变分自编码VAE（Variational Autoencoder）的原理简介

1.FV（FisherVector）FV的思想用一句话概括就是：用所有的聚类中心的线性组合去表示每个特征点简单来说，假设样本各特征符合独立同分布（i.i.d）则样本的概率分布可以由各个特征维度的概率分布的乘积得到。对该式取对数的话，就可以将乘法运算转换为加法运算，即Fishervector就是对上式求偏导的结果归一化后构成的。具体数学推导过程请参考点击打开链接。fv的伪代码实现过程如下：接下来是本

excelsiorX·2020-07-10 09:53

Autoencoder 收集资料

【面向代码】学习DeepLearning（三）ConvolutionNeuralNetwork(CNN)【面向代码】学习DeepLearning（四）StackedAuto-Encoders(SAE)【deeplearning学习笔记】AutoencoderAutoencoder,SparseCoding,Sparseautoencoder简介StackedAutoencoders-UfldlDe

hzyido·2020-07-10 02:11

关于AE2-Nets: Autoencoder in Autoencoder Network 的一点理解

关于AE2-Nets:AutoencoderinAutoencoderNetwork的一点理解初衷：普通学生，想着平时看了论文之后可以在博客上记一些笔记，并不是技术分享，所以写的可能不一定对，所以有写得不好的，还请各位大牛指正。谢谢！一句话概括：本文其实就是把来自异构视图的内在信息编码为一个全面的表示，并且自动的平衡不同视图的互补性和一致性背景AE2-Nets介绍拓展初衷：普通学生，想着平时看了论

Asure_AI·2020-07-09 10:49

计算机视觉之人脸学习（三）

3）算法：在分类，检测，分割等领域深度学习取得了非常大的进展2.常见的深度学习模型（1）卷积神经网（CNN）：解决图像，语音数据（2）循环神经网（RNN）：解决序列上的任务，文本数据（3）自动编码机(Autoencoder

金乘·2020-07-09 06:43

UFLDL Tutorial系列关于Autoencoder的理解

关于Autoencoder的讲解参考Andrewng的UFLDLTutorial下面两章即可http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Autoencoders_and_Sparsityhttp

Zhangdawei1993·2020-07-09 05:05

《深度学习》学习笔记（一）：稀疏自编码器（Sparse Autoencoder）

本笔记主要记录学习《深度学习》的总结体会。如有理解不到位的地方，欢迎大家指出，我会努力改正。在学习《深度学习》时，我主要是通过AndrewNg教授在http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial上提供的UFLDL（UnsupervisedFeatureLearningandDeepLearning）教程，本文在写的过程中

chenynCV·2020-07-08 08:02

机器学习算法汇总（下）

监督学习Supervisedlearning人工神经网络Artificialneuralnetwork自动编码器Autoencoder反向传播Backpropagation玻尔兹曼机Boltzmannmachine

喵大树·2020-07-08 06:21

[知识点整理]用于内容感知推荐系统的门控式注意自动编码器(Gated Attentive-Autoencoder for Content-Aware Recommendation)

原文：ChenMa,PengKang,BinWu,QinglongWang,andXueLiu.2019.GatedAttentive-AutoencoderforContent-AwareRecommendation.InTheTwelfthACMInternationalConferenceonWebSearchandDataMining(WSDM’19),February11–15,2019

Type真是太帅了·2020-07-07 23:47

AE(Auto Encoder)、VAE(Variational AutoEncoder)、CVAE(Conditional AutoEncoder)解读

AE(AutoEncoder)、VAE(VariationalAutoEncoder)、CVAE(ConditionalAutoEncoder)解读文章目录1、AE(AutoEncoder)自动编码器2

元大宝·2020-07-07 22:12

机器学习方法体系汇总

转自“机器学习算法与Python学习”公众号监督学习Supervisedlearning人工神经网络Artificialneuralnetwork自动编码器Autoencoder反向传播Backpropagation

Fying2016·2020-07-07 07:58

UFLDL 学习笔记——稀疏自动编码机（sparse autoencoder）

自动编码机是一种出入层节点数等于输出层节点数的三层神经网络，只有中间一层隐藏层。与http://blog.csdn.net/scarecrow398966925/article/details/24178931文章中描述的三层网络类似，关于神经网络的前向传到及反向传播训练可以在上述连接的文章中有详细的讲解。自动编码机与之前描述的神经网络不同的是自动编码机要求网络的输出尽量等于输入。即zi尽量等于x

abc398966925·2020-07-07 02:54

生成模型--自编码器（Autoencoder，AE）

自编码器（Autoencoder，AE）基本意思就是一个隐藏层的神经网络，输入输出都是x，并且输入维度一定要比输出维度大，属于无监督学习。

whitenightwu·2020-07-06 08:11

深度学习中的自动编码器：TensorFlow示例

Autoencoder如何工作？

人工智能Study·2020-07-06 05:33

深度信念网络（DBN）和堆叠自编码（SAE）、深度自编码器（DAE）的区别

受限制玻尔兹曼机(RestrictedBolzmannMachine)以及自编码器(Autoencoder)受限制玻尔兹曼机(RestrictedBolzmannMachine,RBM)与自编码器(Autoencoder

weixin_30257433·2020-07-05 20:30

神经网络学习总结#1_20181217

文章目录神经网络的基本组成卷积层：激活函数：池化层，全连接层：补充：小提示神经网络方法使用大致分类：用途分类门控正向传播反向传播梯度消失问题：岔话题：AutoEncoder在B站找的视频，看完总觉得应该总结一下

beMyselfeveryday·2020-07-05 15:21

白话Variational Autoencoder（变分自编码器）

作者也在学习当中，如有不正确的地方，请大家指正，谢谢～原始的autoencoder一般分为两个部分encoderpart和decoderpart。

一一爱吃大米·2020-07-05 13:04

关于稀疏自编码器的自己的理解

今天看了一天的稀疏自编码器，也跑了UFLDL教程http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Exercise:Sparse_Autoencoder上的exercise

zhaofenqiang·2020-07-05 11:44

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之常用模型（四、五、六、七）

转自：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775524九、DeepLearning的常用模型或者方法9.1、AutoEncoder自动编码器DeepLearning

小牛蛋·2020-07-04 22:38

深度学习个人总结之四----自编码算法（AutoEncoder）

本篇文章主要参考了以下内容：1.http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/87755242.http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8BAutoEncoder是采用无监督学习方式进行训练学习的(如果不知道什么是无监督学习，请看这篇http://blog.csdn.ne

kevin_baixy·2020-07-04 20:53

AutoEncoder与VAE

什么是自动编码器自动编码器(AutoEncoder)最开始作为一种数据的压缩方法，其特点有:1)跟数据相关程度很高，这意味着自动编码器只能压缩与训练数据相似的数据，这个其实比较显然，因为使用神经网络提取的特征一般是高度相

Norstc·2020-07-04 10:14

sparse autoencoder(稀疏自动编码机)

预备知识（关于神经网络的）例如如下简单的网络：模型参数{W,b}，每个神经元是一个计算单元，可以是hybolictangent,可以是sigmoid，也可以是rectifierlinear，等等。现在大部分使用的是rectifierlinear,因为得到的performance更好。训练样本集可以是：，m个trainingexamples然后提出lossfunction(costfunction)

JUAN425·2020-07-04 09:15

忽然觉得RSS挺有用的

比如,我在学习AutoEncoder的时候,我分别在简书、CSDN、Youtube找到一些不错的博客文章。并且发现他们的文章写得都挺好的。但是我又不能人工的一个个去看他们有没有更新一些文章。这

web前端开发联盟·2020-07-04 05:43

数据降维之主成分分析、多维缩放、t分布随机近邻嵌入、自编码神经网络

主成分分析（PCA）算法描述：输入样本集：低维空间具体过程：注意：实践当中通常对样本矩阵进行奇异值分解代替协方差矩阵特征值分解.维数：的选取规则：自编码神经网络自动编码器（autoencoder）是神经网络的一种

Mr.Gavin·2020-07-02 10:00

基于自编码器的生成对抗网络AEGAN

基于自编码器的生成对抗网络AEGAN1introductionautoencoder是一个很好的特诊提取模型，然而，如果我们使用autoencoder的decoder部分来当做一个generator，效果并不好

g8015108·2020-07-02 00:43

自编码AutoEncoder 及PyTorch 实现

自编码AutoEncoder是一种无监督学习的算法，他利用反向传播算法，让目标值等于输入值。

风度78·2020-07-01 23:08

VAE(Variational Autoencoder)的原理

Kingma,DiederikP.,andMaxWelling."Auto-encodingvariationalbayes."arXivpreprintarXiv:1312.6114(2013).论文的理论推导见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25401928中文翻译为：变分自动编码器转自：http://kvfrans.com/variational-autoenco

deye1979·2020-07-01 22:35

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