Autoencoder自编码器

关于深度学习自编码器理解

目前的深度学习有三种架构：SDA，RBM,CNN.其中我们学习的是自编码器。自编码训练遵循的是BP算法，但
zhcheng26·2020-09-14 09:58

自编码器原理及实现

一、原理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据
随风yun·2020-09-14 09:56

自编码器及其几种变种

自编码器自编码器是一种基于无监督学习的数据压缩和特征提取的表达方法。主要种类有一般的自编码器，降噪自编码器，稀疏自编码器，和栈式自编码器。
瑶翰来了·2020-09-14 09:51

图像生成：变分自编码器（VAE）和生成式对抗网络（GAN）

（本文由《Python深度学习》整理）图像生成的关键思想是找到一个低维的表示潜在空间（latentspace），其中任意点都可以被映射为一张逼真的图像，这种映射模块叫生成器（generator，对于GAN）或解码器（decoder，对于VAE）。VAE和GAN各自的优缺点：VAE适合学习具有良好结构的潜在空间（连续性、低维度）；GAN生成的图像逼真，但潜在空间可能没有良好结构。1.变分编码器（VA
王海海·2020-09-14 09:54

深度通信网络专栏（2）|自编码器：无信道模型的通信系统端到端学习

本文地址：https://arxiv.org/abs/1804.02276文章目录前言文章中心思想一点说明全文概述系统模型训练流程接收端训练发送端训练仿真结果我的理解前言深度通信网络专栏|自编码器:整理
B417科研笔记·2020-09-14 09:51

一文看懂自编码器、堆叠自编码器、稀疏自编码器、降噪自编码器

自从Hinton2006年的工作之后，越来越多的研究者开始关注各种自编码器模型相应的堆叠模型。
大头儿子er·2020-09-14 09:46

Deep Learning 16：用自编码器对数据进行降维_读论文“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”的笔记...

笔记摘要：高维数据可以通过一个多层神经网络把它编码成一个低维数据，从而重建这个高维数据，其中这个神经网络的中间层神经元数是较少的，可把这个神经网络叫做自动编码网络或自编码器（autoen
weixin_30920513·2020-09-14 09:37

自编码器

自编码器在网上一直在搜自编码器的相关资料，但好多看不懂，可能是自己水平限制吧，毕竟对自编码器什么都不懂。
隔壁王者新·2020-09-14 09:43

自编码器及相关变种算法简介

自编码器及相关变种算法简介分类：深度学习2014-03-3122:48524人阅读评论(0)收藏举报自编码AESparseAEContractiveAEDenosingAE 本文对自编码器（Auto-Encoder
pi9nc·2020-09-14 09:25

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

【深度学习图像识别课程】自编码器系列：（2）卷积自编码器

一、卷积自编码器1、读入图像，并可视化%matplotlibinlineimportnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist
有石为玉·2020-09-14 08:56

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

自编码器的原始形式和各种变体

本文参考维基百科文章目录最简单的原始形式：非循环前馈神经网络欠完备自编码器undercompleteautoencoders过完备自编码器overcompleteautoencoders变体正则化自编码器
doubleslow;·2020-09-14 08:12

自编码器及其相关模型

简介自编码器是一种无监督的神经网络模型，其核心作用是学习到输入数据的深层表示。主要应用在两方面：一是特征提取；二是非线性降维，用于高维数据的可视化，与流行学习关系密切。
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

BEGAN: Boundary Equilibrium Generative Adversarial Networks阅读笔记

阅读笔记摘要我们提出了一种新的用于促成训练时生成器和判别器实现均衡（Equilibrium）的方法，以及一个配套的loss，这个loss由Wassersteindistance衍生而来，Wassersteindistance则是训练基于自编码器的生成对抗网络
我是白小纯·2020-09-13 00:18

深度之眼Paper带读笔记GNN.03.SDNE

文章目录前言论文结构学习目标基础知识补充论文研究背景、成果、意义研究背景模型框架研究成果摘要核心论文框架算法比较模型详解细节一：一、二阶相似度细节二：自编码器细节三：网络稀疏性处理细节四：目标函数细节五
oldmao_2001·2020-09-12 15:51

高效利用无标注数据：自监督学习简述

一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP秘籍作者：huyber来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/108906502BERT的大热让自监督学习成为了大家讨论的热点，但其实word2vec和自编码器也都属于自监督学习范畴
夕小瑶·2020-09-12 08:49

基于自编码器的协同过滤（论文翻译）

摘要：本文提出了AutoRec，一个效果非常棒的以自编码器为框架的用于协同过滤的模型。
vjgghkh·2020-09-11 22:51

变分自编码器Variational Auto-Encoder(VAE)

什么是VAEVAE与GAN都是做生成的model，用来构建一个从隐变量Z生成目标数据X的模型，其中是有差别的。GAN与VAE都是在假设data服从某些常见的分布，比如正太分布，前提下去实现的，训练一个X=g(Z)的model，GAN与VAE都是在进行分布之间的变换，将原来的概率分布映射到了训练集的概率分布。因为我们只知道数据的真实样本，并不知道其data分布表达式，判断生成分布与真实分布的相似度对
亦乐Catherine·2020-09-11 21:04

【Deep Learning】Autoencoders

本期，推送自编码器内容。
稷殿下·2020-09-11 16:20

【Deep Learning】Variational autoencoder

Original:link学习变分自编码器（variationalautocoder）再一次让我领略到了Bayesian理论的强大之处，variationalautocoder是一种powerful的生成模型
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

Deep Subspace Clustering Networks

本文的deepsubspaceclusteringnetworks(DSC-Nets)是建立在深度自编码器上的，它将datapoint通过一系列encoderlayers非线性地映射到一个潜在的子空间。
Weyoung_·2020-09-11 00:18

《神经网络与深度学习》-无监督学习

无监督学习1.无监督特征学习1.1主成分分析1.2稀疏编码1.2.1训练方法1.2.2稀疏编码的优点1.3自编码器1.4稀疏自编码器1.5堆叠自编码器1.6降噪自编码器2.概率密度估计2.1参数密度估计
你电吴彦祖·2020-09-11 00:29

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

变分自编码器入门（Variational Auto Encoder, VAE）

目录1学习体会2变分的意义3流程及存在的“对抗”3.1流程3.2Reparametrization3.3“对抗”4改进5参考文献1学习体会如下图，我们假设头像图片的有三个特征X=(x1,x2,x3)X=(x_1,x_2,x_3)X=(x1,x2,x3),（比如说x1x_1x1代表脸型，x2x_2x2代表眼睛，x3x_3x3代表嘴巴，这里选三个只是方便理解），确定值描述就是中间的坐标轴，每个特征都有
weixin_43948357·2020-09-08 17:40

《神经网络与深度学习》-深度生成模型

深度生成模型1.概率生成模型1.1密度估计1.2生成样本1.3应用于监督学习2.变分自编码器2.1含隐变量的生成模型2.2推断网络2.2.1推断网络的目标2.3生成网络2.3.1生成网络的目标2.4模型汇总
你电吴彦祖·2020-08-31 22:54

变分自编码器：金融间序的降维与指标构建（附代码）

标星★公众号爱你们♥作者：MarieImokoyende编译：方的馒头近期原创文章：♥5种机器学习算法在预测股价的应用（代码+数据）♥TwoSigma用新闻来预测股价走势，带你吊打Kaggle♥2万字干货：利用深度学习最新前沿预测股价走势♥机器学习在量化金融领域的误用！♥基于RNN和LSTM的股市预测方法♥如何鉴别那些用深度学习预测股价的花哨模型？♥优化强化学习Q-learning算法进行股市♥W
weixin_38754123·2020-08-26 15:32

深度学习笔记（2）——卷积神经网络（Convolutional Neural Network）

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是深度学习转折的标志性成果，在深度学习的早期，以Hinton等为代表的学者们研究主要集中在RBM（限制波尔兹曼机），AE（自编码器
迷川浩浩_ZJU·2020-08-26 13:30

深度学习知识点大纲

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>深度学习知识点涵盖神经网络基础单层感知器，线性神经网络，BP神经网络，Hopfield神经网络，徂向基神经网络，PCA不SVM神经网络神经网络进阶自编码器
weixin_33804582·2020-08-25 01:06

在TensorFlow中对比两大生成模型：VAE与GAN（附测试代码）

项目链接：https://github.com/kvmanohar22/Generative-Models变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）是复杂分布上无监督学习最具前景的两类方法。
数据派THU·2020-08-25 01:22

深度学习第55讲：强化学习简介与Q-Learning实例

自编码器和生成式对抗网络可以算在无监督深度学习范畴内。最后就只剩下强化学习了。但是我们这是深度学习的笔记，为什么要把强化学习单独拎出来讲一下呢？
louwill12·2020-08-25 00:50

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

利用卷积自编码器对图片进行降噪

我们这周来看一个简单的自编码器实战代码，关于自编码器的理论介绍我就不详细介绍了，网上一搜一大把。
weixin_34233421·2020-08-24 03:09

【计算机视觉】卷积自编码器：用卷积层构建auto-encoder

卷积自编码器的编码器部分由卷积层和MaxPooling层构成，MaxPooling负责空域下采样。而解码器由卷积层和上采样层构成。50个epoch后，损失val_loss:0.1018。
littlemichelle·2020-08-24 03:35

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

卷积自编码器

卷积自编码器利用了传统自编码器的无监督的学习方式，结合了卷积神经网络的卷积和池化操作，从而实现特征提取，最后通过stack，实现一个深层的神经网络。
g8015108·2020-08-24 00:12

【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

用于图像降噪的卷积自编码器

其中最著名的是卷积神经网络(CNN或ConvNet)或称为卷积自编码器。并非所有的读者都了解图像数据，那么我先简要介绍图像数据(如果你对这方面已经很清楚了，可以跳过)。然后，我会介绍标准神经网络。
磐创 AI·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

SDAE训练流程和代码实现(Matlab)——咬文嚼字系列

SDAE（stackeddenoisedautoencoder，堆栈去噪自编码器）是vincent大神提出的无监督的神经网络模型，论文：StackedDenoisingAutoencoders:LearningUsefulRepresentationsinaDeepNetworkwithaLocalDenoisingCriterion
Eva_Hua·2020-08-23 08:50

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
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