Autoencoder自编码器

压缩去噪利器---自编码器（AutoEncoder）

今天博主给大家分享的是深度学习的压缩去噪利器---自编码器（AutoEncoder）。这一期我们将分别利用CNN卷积神经网路和BP神经网络去搭建4种自编码器。
Chile_Wang·2020-08-03 12:52

漫谈autoencoder：降噪自编码器/稀疏自编码器/栈式自编码器（含tensorflow实现）

0.前言  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),
wblgers1234·2020-08-03 11:24

深度学习：什么是自编码器（Autoencoder）

我的机器学习教程「美团」算法工程师带你入门机器学习已经开始更新了，欢迎大家订阅~任何关于算法、编程、AI行业知识或博客内容的问题，可以随时扫码关注公众号「图灵的猫」，加入”学习小组“，沙雕博主在线答疑~此外，公众号内还有更多AI、算法、编程和大数据知识分享，以及免费的SSR节点和学习资料。其他平台（知乎/B站）也是同名「图灵的猫」，不要迷路哦~Autoencoderautoencoder是一种无监
图灵的猫.·2020-08-03 11:14

VAE异常检测论文复现——Anomaly Detection for Skin Disease Images Using Variational Autoencoder

VAE异常检测论文复现——AnomalyDetectionforSkinDiseaseImagesUsingVariationalAutoencoder数据集下载数据集预处理及数据集调用深度学习网络结构Loss函数的选择实验结果 今天内容是复现论文AnomalyDetectionforSkinDiseaseImagesUsingVariationalAutoencoder当中的实验，因为目前还没有
填2·2020-08-03 03:33

【论文解读 WWW 2019 | MVAE】Multimodal Variational Autoencoder for Fake News Detection

论文链接：https://doi.org/10.1145/3308558.3313552代码链接：https://github.com/dhruvkhattar/MVAE关键词：多模态融合；图片；文本；变分自编码器
byn12345·2020-08-02 20:10

第二次作业：卷积神经网络 part 1

第二次作业1.第一部分(视频笔记)1.1自编码的种类：正则自编码器(应用是使提取的特征表达式符合某种性质)稀疏自编码器(提取稀疏特征表达)去噪自编码器(提取鲁棒特征表达)变分自编码器(是非监督生成模型与对抗生成网络相关
hannahmu·2020-08-01 21:00

第二次作业：卷积神经网络 part 1

------------恢复内容开始------------1.视频学习深度学习的数学基础自编码器变种包括正则自编码器，稀疏自编码器，去噪自编码器，变分自编码器数学基础线性代数（数据表示、空间变换的基础
BeKind!·2020-08-01 21:00

第二次作业：卷积神经网络 part1

Partone视频学习心得及问题总结1深度学习的数学基础1.1自编码器变种正则自编码器使提取的特征表达符合某种性质稀疏自编码器提取稀疏特征表达去噪自编码器提取鲁棒特征表达，能够对被破坏的原始数据编码、解码
Justing778·2020-08-01 19:00

第二次作业：卷积神经网络 part 1

自编码器：正则自编码器、稀疏自编码器、去噪自编码器和变分自编码器。
yzm10·2020-08-01 18:00

第二次作业：卷积神经网络 part 1

视频学习深度学习的数学基础自编码器变种正则自编码器：使提取的特征表达符合某种性质——惩罚大权重稀疏自编码器：提取稀疏特征表达——限制神经元平均激活度在一个很小的值去噪自编码器：提取鲁棒特征表达变分自编码器
Life9706·2020-08-01 15:00

(含源码)「自然语言处理(NLP)」社区问答评估&&Bert模型优化

2020-03-21引言：本文分享的内容主要包括社区问答质量评估（基于Bert模型微调）、Bert语言表示模型的优化、多Talkiing注意力头、ALBERT模型（减少参数提升训练速度）、序列到序列的去噪自编码器
yinizhilianlove·2020-08-01 08:27

【转载】深度学习概述：从感知机到深度网络

原文地址：http://www.52ml.net/15104.html深度学习概述：从感知机到深度网络2014年05月10日⁄字号小中大文章目录机器学习基础感知机前馈神经网络自编码器受限波尔兹曼机深度网络卷积网络实现结论附录
xceman1997·2020-08-01 07:09

第二次作业：卷积神经网络 part 1

自编码器：包含编码器和解码器，用于接收数据然后降维存储。自编码器有：正则自编码器、稀疏自编码器、去噪自编码器和变分自编码器。
如梦似幻11·2020-07-31 20:00

用变分推断理解GAN

变分自编码器CS231n推导推导方式聚焦于后验分布的描述。
雪俏·2020-07-31 15:14

Tensorflow基于CNN的AutoEncoder

Tensorflow基于CNN的AutoEncoder完整代码：https://github.com/SongDark/cnn_autoencoder_mnist一、概述AutoEncoder属于无监督学习
蕉叉熵·2020-07-30 20:06

Make a Face: Towards Arbitrary High Fidelity Face Manipulation(做个脸：走向任意高保真脸部操纵)

在这项工作中，我们提出了附加焦点变分自编码器（AF-V
假装很坏的谦谦君·2020-07-30 16:21

《PyTorch机器学习从入门到实战》 例程（PyTorch1.2版本可用）

(optimizer)优化器的使用示例(CH4.3)4.MNIST数据集上卷积神经网络的实现(CH5.3)5.自编码器实现(CH6.2)6.基于自编码器的图形去噪1.训练30次2.训练100次3.训练200
零度不知寒·2020-07-30 05:51

自编码器概论

判定模型与生成模型判定模型对条件概率分布P（y|x）进行建模，即在特征x出现的情况下标记y出现的概率。其本质是根据X判定Y。举例：若要确定一只羊是山羊还是绵羊，需从历史数据中训练得到判定模型，通过提取这只羊的特征来判断这只羊是山羊的概率大还是绵羊的概率。生成模型对联合概率分布P（x,y）进行建模，即特征x和标记y共同出现的概率。通过贝叶斯公式求得使p（yi|x）值最大的yi。其本质是联合概率分布可
MoonLord0525·2020-07-29 23:13

NLP语言模型素材（来自网）

其实早期的使用自编码器栈式搭
数据智能谷·2020-07-29 16:38

自编码器 Tensorflow 实战 MNIST 数据集

1、生成模型1.1、什么是生成模型概率统计层面：能够在给丁某一些隐含参数的条件下，随机生成观测数据的这样一种模型，称之为“生成模型”。它给观测值和比周数据系列制定一个连和概率分布机器学习层面：直接对数据进行建模，比如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样。在贝叶斯算法中，直接对连和概率分布P(x,y)进行建模，然后利用贝叶斯公式进行求解P(y|x)。1.2、生成模型分类第一类：完全表示出数据确切的
november_chopin·2020-07-29 10:59

基于深度学习的轴承故障识别-选择神经网络模型

1.自编码器2.DBN3.CNN4.LSTM自编码器在分类上的表现我总觉得一般般，所以没选。
zhangjiali12011·2020-07-29 02:50

(含源码)「自然语言处理(NLP)」社区问答评估&&Bert模型优化

2020-07-28引言：本文分享的内容主要包括社区问答质量评估（基于Bert模型微调）、Bert语言表示模型的优化、多Talkiing注意力头、ALBERT模型（减少参数提升训练速度）、序列到序列的去噪自编码器
Shu灬下雨天·2020-07-28 23:32

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

深度学习的关键：无监督深度学习简介（附Python代码）

并且详解了在MNIST数据集上进行无监督学习的代码，包括K-Means、自编码器以及DEC算法。
weixin_34050519·2020-07-28 18:51

Semantic Autoencoder for Zero-Shot learning阅读笔记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

LSTM 自编码器

defbuild_model(layers,seq_len):#layers[*,*,*,*,*]model=Sequential()model.add(LSTM(layers[1],input_shape=(seq_len,layers[0]),return_sequences=True))#model.add(Dropout(0.2))model.add(LSTM(layers[2],retu
stockholm0215·2020-07-28 11:54

Multi-label learning with kernel extreme learning machine autoencoder

论文相关内容本文中提出的方法：基于粗糙集理论的信息熵，即粗糙熵，考虑了非等价关系对熵的不确定性的影响。非平衡标签置信矩阵计算方式。第一层，输入：加入标签信息的特征，输出转变后的特征。第二层，输入：转变后的特征的映射，输出：标签矩阵。总结相关背景：很少有人研究如何结合标签和特征等的相互关系来进行多标签学习。问题是什么：结合标签和标签，标签和特征，特征和特征3者的关系来进行多标签分类。现有解决方案：G
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

TensorFlow实现卷积自编码器对图像进行去噪

一、概念介绍自编码器是一种执行数据压缩的网络架构，其中的压缩和解压缩功能是从数据本身学习得到的，而非人为手工设计的。
人如墨·2020-07-28 06:28

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

基于Keras的卷积自编码器

代码：importkerasimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportSequential,Modelfromkeras.layersimportInput,addfromkeras.layersimportLayer,Dense,Dropout,Act
cpzxm·2020-07-27 20:17

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

第一次作业：深度学习基础

易被攻击；机器偏见，无法引入有效监督；过于复杂，无法纠错修改；参数不透明；推理性差；端到端对数据依赖性强~M-P神经元~几种激活函数~单层感知器~万有逼近定理~多层感知器~神经网络每一层的作用~BP算法~自编码器
米高桑·2020-07-25 11:00

VAE变分自编码器Keras实现

介绍变分自编码器（variationalautoencoder,VAE）是一种生成模型，训练模型分为编码器和解码器两部分。
颀周·2020-07-23 22:00

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

深度学习 实验八 自编码器

文章目录深度学习实验八自编码器一、问题描述二、设计简要描述三、程序清单深度学习实验八自编码器一、问题描述自编码器是一种数据的压缩算法，其中数据的压缩和解压缩函数有如下几个特点：1）数据相关的2）有损的3
渣渣的夏天·2020-07-16 07:52

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
算法channel·2020-07-15 10:30

机器学习系列22-无监督学习之自编码器

更多优质内容欢迎关注我的微信公众号“Sakura的知识库”：文本介绍了自编码器的基本思想，与PCA的联系，从单层编码到多层的变化，在文字搜索和图像搜索上的应用，预训练DNN的基本过程，利用CNN实现自编码器的过程
Sakura_gh·2020-07-15 08:19

2020-3-21 深度学习笔记14 - 自编码器 5（使用自编码器学习流形-降维，收缩自编码器CAE）

第十四章自编码器官网英文推荐2020-3-8深度学习笔记14-自编码器1（欠完备自编码器）2020-3-8深度学习笔记14-自编码器2（正则自编码器-稀疏自编码器（增加惩罚项）/去噪自编码器（改变重构误差项
没人不认识我·2020-07-15 07:39

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。
sunshinearong·2020-07-15 01:22

推荐系统 之不想重名

7.1日更新嵌入(embedding)层的理解embedding练习代码Embedding和Word2Vec实战一些模型优缺点：堆叠降噪自编码器：擅长没有文档时，提取用户和项目潜在信息三种结合卷积神经网络
lee__7·2020-07-14 13:21

Auto-Encoding Variational Bayes

为了了解变分自编码器而查到这篇论文，但是看起来比较难懂，所以就一边用翻译软件翻译一遍记录着读。
Murphy_0606·2020-07-14 12:52

第961期机器学习日报(2017-05-06)

@爱可可-爱生活谷歌TensorFlow工程负责人：标记大规模图片的最简方法@wx:新智元从自编码器到生成对抗网络：一文纵览无监督学习研究现状@wx:机器之心2.8万文章/10万问题大规模阅读理解数据集
机器学习日报·2020-07-14 07:58

机器学习算法调优

一般来说，如果问题线性可分，那么不用隐含层就行；对于绝大多数问题，一个隐含层的效果就很好；多个隐含层的话训练起来更困难一些（需要用到自编码器或者RBM去预训练而且训练
Young_Gy·2020-07-14 06:14

推荐| 一位专注于交通大数据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
风度78·2020-07-14 01:26
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