AutoEncoder

如何选择深度学习模型

Quora上对这个问题有讨论（看这里），有一张表，囊括了常用的深度学习模型：还有一个更简单通用的模型选择方法：DBN:通用的分类问题RNN:序列化学习，时间序列CNN:图像、音频、文本分类RBM:特征提取Autoencoder
ybdesire·2020-09-14 17:20

自编码器及其几种变种

自编码器（autoencoder)是一种有效的数据维度斥缩算法，主要应用在以下两个方面1·构建一种能够重构输入样本并进行特征表达的神经网络2·训练多层神经网络时，通过自编码器训练样本得到参数初始第一条中的
瑶翰来了·2020-09-14 09:51

关于自编码器的核心点理解

参考文献1.一文看懂AutoEncoder模型演进图谱2.《神经网络与深度学习》3.自编码器是什么？有什么用？
达瓦里氏吨吨吨·2020-09-14 08:12

autoencoder自动编码器

自动编码器由于工作需要详细学习了autoencoder自动编码器，写此文章做下记录，其中内容大多不是原创，只做了汇总和总结。
陌上半仙儿·2020-09-14 08:03

四种类型自编码器AutoEncoders理解及代码实现

文章目录一、自编码器（Autoencoder,AE）自编码器的结构和思想结构思想自编码器的作用与类型作用类型二、Tensorflower代码实现普通自编码器多层自编码器卷积自编码器稀疏自编码器一、自编码器
_泥鳅·2020-09-14 08:28

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（三）

九、DeepLearning的常用模型或者方法9.1、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，
weixin_34175509·2020-09-14 08:22

Autoencoder自动编码器的发展

Autoencoder自动编码器的发展0、玻尔兹曼机中的测试实验——编码问题（1985）0.1、玻尔兹曼机0.2、受限的玻尔兹曼机0.3、编码问题——自动编码器雏形1、反向传播中的仿真——单层自动编码器
NJiahe·2020-09-14 08:17

自编码器及其相关模型

1、自编码器（AutoEncoder,AE）20世纪80年代提出，原始的AE网络是一个三层的前馈型神经网络，包括输入层、隐含层、输出层输入层：x={x1,x2,……xi,……xn}隐
青青大肥羊·2020-09-14 08:11

mapreduce框架中的全局变量的设置

最近刚完成了一个基于mapreduce的autoencoder并行算法设计与实现，打算写一篇代码剖析，在此之前先整理一下用到的几个技术点。
coder_farmer_2015·2020-09-13 17:53

【Deep Learning】Variational autoencoder

Limitationsofautoencodersforcontentgeneration在上期推送的经典的autoencoder中，存在一些局限性，如下Whenthinkingabouti
稷殿下·2020-09-11 16:20

一个月刷完机器学习笔试题300题（5）

深度学习SparseAutoEncoderD矩阵奇异值分解SVD正确答案是：C特征降维方法主要有：PCA，LLE，IsomapSVD和PCA类似，也可以看成一种降维方法LDA:线性判别分析，可用于降维AutoEncoder
小哥哥th·2020-09-11 08:04

【神经网络】自编码聚类算法--DEC (Deep Embedded Clustering)

1.算法描述最近在做AutoEncoder的一些探索，看到2016年的一篇论文，虽然不是最新的，但是思路和方法值得学习。
weixin_30883271·2020-09-11 04:56

无监督学习算法Autoencoder

AutoencoderAutoencoder是一种无监督的学习算法，主要用于数据的降维或者特征的抽取，在深度学习中，Autoencoder可用于在训练阶段开始前，确定权重矩阵W的初始值。
Xu_Wave·2020-09-11 02:08

机器学习面试题-神经网络怎么降维？

问题回答神经网络中可以通过autoencoder来实现降维，NN（神经网络）来对数据进行大量的降维是从2006开始的，这起源于science上的一篇文章：reducingthedimensionalityofdatawithneuralnetworks
耗子来啦·2020-09-10 13:34

Autoencorder理解(6):Traditional AE

以下将分为4个部分介绍:ae基本概念ae训练方式ae特征如何做分类ae变体1)先来理解autoencoder的基本概念:自动编码器其实可以理解为是一种尽可能复现输入信号的神经网络,也可以认为自动编码器是可以像
Alanyannick·2020-08-24 20:21

深度学习中的“重构”

深度学习中用到重构比较多的模型主要是自动编码机（Autoencoder）和限制玻尔
hijack00·2020-08-24 00:58

【NLP】一份相当全面的BERT模型精讲

本文概览：1.Autoregressive语言模型与Autoencoder语言模型1.1语言模型概念介绍Autoregressive语言模型：指的是依据前面（或后面）出现的单词来预测当前时刻的单词，代表有
风度78·2020-08-24 00:54

深度学习笔记（九）AutoEncoder自动编码器

前面的神经网络都是是基于监督的网络，这一章节主要是介绍非监督学习网络，原理很简单，自己学习，然后将学习的内容反过来生存初始状态，然后对比，×自动编码器是一种尽可能复现输入信号的神经网络×自动编码器必须获取到代码输入数据的最主要的因素，类似于PCA，尽量找到主要成分基于监督的学习监督学习会有target，通过对比prediction和target调整参数。如果没有target将无法进行。非监督学习我
陈奉刚的笔记·2020-08-24 00:31

花式解释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关于原始的训练集
SherlockLiao·2020-08-23 22:17

Autoencoder

autoencoder的目的在于训练一个神经网络，用于信号降维，同时降维之后的信号能够很好地重建原信号。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。
JiaxYau·2020-08-23 03:35

Autoencoder

在aalto大学选了deeplearning这门课，并且三人组队完成Autoencoder+Greedylayer-wisepretraining的实现。
Bianca21·2020-08-23 02:52

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

参考:BuildingAutoencodersinKeras[https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html]Keras上实现AutoEncoder
无左无右·2020-08-22 15:33

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

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
roguesir·2020-08-22 13:57

关于sparse autoencoder的实现与理解

首先奉上sparseautoencoder的官方资料：https://web.stanford.edu/class/cs294a/sparseAutoencoder.pdf为了看懂后面的代码，先对一些有困惑的代码做一些解释。1.参考文献1：https://ask.csdn.net/questions/749205关于python在list中使用foriinrange()的问题，list是用方括号[
JianzhuWang·2020-08-22 12:02

Tensorflow之GAN实战——Anime数据集

AutoEncoder实战#main.pyimportosimporttensorflowastfimportnumpyasnpfromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportSequential
Hero13146688·2020-08-22 11:28

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四） --AutoEncoder自动编码器

原文地址：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775524DeepLearning（深度学习）学习笔记整理系列[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09作者：Zouxyversion1.02013-04-08声明：1）该DeepLearning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料
xceman1997·2020-08-22 04:07

Training a deep autoencoder or a classifier on MNIST digits_Rbm训练(python)

TrainingadeepautoencoderoraclassifieronMNISTdigits_Rbm训练(python)一、Rbm阅读材料http://en.wikipedia.org/wiki/Restricted_Boltzmann_machinehttp://deeplearning.net/tutorial/rbm.html二、Rbm训练的基本原理三、Rbm代码分析我们建立一个RB
DerrickLyh·2020-08-22 02:43

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。在这里，如果隐含层维数（64）小于输入维数（784），则称这个编码器是有损的。通过这个约束，来迫使神经网络来学习数据的压缩表征。input_size=784hidden_size=64output_size=7
-流风回雪-·2020-08-21 07:02

【字典 autoencoder】K-SVD简述——字典学习，稀疏编码

K-SVD1.k-SVDintroduction1.K-SVDusage:Design/Learnadictionaryadaptivelytobetterfitthemodelandachievesparsesignalrepresentations.2.MainProblem:Y=DXWhereY∈R(n*N),D∈R(n*K),X∈R(k*N),Xisasparsematrix.Nis#of
hzyido·2020-08-19 07:52

pytorch + visdom AutoEncode 和 VAE(Variational Autoencoder) 处理 手写数字数据集（MNIST）

环境系统：win10cpu：i7-6700HQgpu：gtx965mpython:3.6pytorch：0.3数据使用mnist，使用方法前面文章有。train_dataset=datasets.MNIST('./mnist',True,transforms.ToTensor(),download=False)train_loader=DataLoader(train_dataset,BATCH_
泛泛之素·2020-08-19 04:44

【DL笔记】Tutorial on Variational AutoEncoder——中英文对照（更新中）

更新时间：2018-09-25AbstractInjustthreeyears,VariationalAutoencoders(VAEs)haveemergedasoneofthemostpopularapproachestounsupervisedlearningofcomplicateddistributions.VAEsareappealingbecausetheyarebuiltontop
roguesir·2020-08-19 03:20

7、Deep Learning for Solar Power Forecasting – An Approach Using Autoencoder and LSTM Neural Networks

深度学习太阳能预测-这些算法的组合显示了他们的预测强度与标准MLP和物理预测模型相比在预测21个太阳能发电厂的能源产量。•为a创建数值天气预报（NWP）某些时间范围和使用物理的某个位置天气预报模型。•基于此NWP，预测算法可预测未来发电用于某种再生能源发电机。在这项工作中，我们分析了物理预测模型，多层感知器，长短期记忆网络（LSTM），深度信任网络和自动编码器例如AutoEncoders，Deep
骑着蜗牛逛世界·2020-08-19 03:46

基于 AutoEncoder 的无监督聚类的实现

原文：HowtodoUnsupervisedClusteringwithKeras作者：ChengweiZhang鉴于深度学习出色的非线性表征能力，其被普遍用于进行从输入到给定标签数据集的输出的映射，即：图像分类，需要有人工标注标签的数据集.但是，不管是对XRay图像的标注，还是对新闻报道的主题的标注，都依赖于人工进行，尤其是针对大规模数据集，其工作量很大，费时费力。聚类分析，也叫聚类(clust
IronLavender·2020-08-18 18:49

Structural Deep Clustering Network 摘要速览

https://arxiv.org/pdf/2002.01633.pdf本文研究聚类，深度学习，如autoencoder，促进了聚类研究的发展，发现好的向量表示是必备的一环，本文结合GCN做聚类，提出StructuralDeepClusteringNetwork
guotong1988·2020-08-18 15:00

KMeans与深度学习自编码AutoEncoder结合提高聚类效果

感谢关注天善智能，走好数据之路↑↑↑欢迎关注天善智能，我们是专注于商业智能BI，人工智能AI，大数据分析与挖掘领域的垂直社区，学习，问答、求职一站式搞定！对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习，python，R等数据领域感兴趣的同学加微信：tstoutiao，邀请你进入数据爱好者交流群，数据爱好者们都在这儿。这几天在做用户画像，特征是用户的消费商品的消费金额，原始数据（部分）是这样的：idgoo
R3eE9y2OeFcU40·2020-08-18 14:09

Autoencoder

莫老师传送门autoencoder代码很简单，就是多层的layer就行了。
zeroQiaoba·2020-08-17 17:03

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。  向输入的训练数据加入噪声，并使自编码器学会去除这种噪声来获得没有被噪声污染过的真实输入。因此，这就迫使编码器学习提取最重要的特征并学习输入数据中更加鲁棒的表征，这也是它的泛化能力比一般编码器强的原因。目的是使特征很鲁棒。  denoising
whitenightwu·2020-08-17 17:00

【文献阅读】Stack What-Where Auto-encoders -ICLR-2016

一、Abstract提出一种新的autoencoder—-SWWAE（stackedwhat-whereauto-encoders），更准确的说是一种convolutionalautoencoder，因为在
weixin_34061042·2020-08-17 16:00

Autoencorder理解(7):Variational Autoencoder

以下将分为6个部分介绍:vae结构框架vae与ae区别提及一下为什么要采样如何优化vae应用vae生成/抽象看待vae学习1.框架:先来看一下VAE的结构框架,并先预告一下结论:VAE包括encoder（模块1）和decoder（模块4）两个神经网络。两者通过模块2、3连接成一个大网络。利益于reparemeterization技巧，我们可以使用常规的SGD来训练网络。Figure1.VAEfra
Alanyannick·2020-08-17 15:22

【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

【DL笔记】变分自编码——VAE详解

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，之前有介绍过AE（AutoEncoder）的详解一、详解二和AE实现，本文介绍变分自编码——VAE。
roguesir·2020-08-17 14:23

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

Keras（2）：使用Keras构建神经网络进行Mnist手写字体分类，并定性分析各种超参数的影响

reluActivation_Net33、DeepNet（四层、五层）44、DeepNet（四层、五层；训练轮数增加）55、DeepNet（五层；Dropout）67、DeepNet（五层；Dropout+relu）88、AutoEncoder_Ne
mmc2015·2020-08-17 13:00

python机器学习库keras——AutoEncoder自编码、特征压缩

全栈工程师开发手册（作者：栾鹏）python教程全解keras使用深度网络实现自编码，也就是说对每个样本的n维特征，使用k为特征来表示，实现编码压缩的功能。也实现了特征选择的功能。比如手写体包含754个像素，也就包含754个特征，如果想用两个特征表示。在二维矩阵中就能识别手写体数字该怎么做呢。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

几种AutoEncoder原理

AutoEncoder属于无监督学习的技术，其思想影响深远。
leida_wt·2020-08-17 13:44

matlab 实现 stacked Autoencoder 解决图像分类问题

TrainStackedAutoencodersforImageClassification1.加载数据到内存[train_x,train_y]=digitTrainCellArrayData;%并随机选择显示100副图像，n=100;idx=randi([1,size(train_x,2)],n);fori=1:nsubplot(10,10,i),imshow(train_x{idx(i)});
Inside_Zhang·2020-08-17 13:03

A Hierarchical Neural Autoencoder for Paragraphs and Documents

这是ACL2015的一片关于自然语言生成的文章，paper链接https://arxiv.org/abs/1506.01057，一作是李纪为大神（据说是stanfordCS方向第一个3年毕业的PHD），现在是香侬科技的创始人，作者homepagehttp://stanford.edu/~jiweil/index.html，code在github上面已经released出来了https://gith
fuxin607·2020-08-17 12:34

Auto Encoder用于异常检测

对基于深度神经网络的AutoEncoder用于异常检测的一些思考from：https://my.oschina.net/u/1778239/blog/1861724一、前言现实中，大部分数据都是无标签的
djph26741·2020-08-17 12:54
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