Autoencoder自编码器第30页

机器学习英语词汇--5

activation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

der360_com·2019-12-31 03:07

PyTorch实例：基于自编码器的图形去噪

去噪自编码器模拟人类视觉机制能够自动忍受图像的噪声来识别图片。自编码器的目标是要学习一个近似的恒等函数，使得输出近似等于输入。

candy任平生·2019-12-28 21:00

深度学习笔记

autoencoder是一种典型的表示学习方法:encoder将输入数据转换为另一种更有效的表达，该表达能够更高效地用于机器学习。decoder则将接受的表达数据还原为原始的表达形式。

ylonge·2019-12-28 01:28

Deep Clustering Algorithms

DeepClusteringAlgorithms作者：凯鲁嘎吉-博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/本文研究路线：深度自编码器(DeepAutoencoder)->DeepEmbeddedClustering

凯鲁嘎吉·2019-12-27 10:00

Deep Clustering Algorithms

DeepClusteringAlgorithms作者：凯鲁嘎吉-博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/本文研究路线：深度自编码器(DeepAutoencoder)->DeepEmbeddedClustering

凯鲁嘎吉·2019-12-27 10:00

漫谈概率 PCA 和变分自编码器

【嵌牛导读】：漫谈概率PCA和变分自编码器【嵌牛鼻子】：概率PCA变分自编码器【嵌牛提问】：关于概率PCA和变分自编码器，你了解多少？

羽_71ba·2019-12-22 03:25

深度学习（花书）笔记 2018-05-12

深度学习（书）第一章前言$log$表示自然对数$ln$数据的表示：对算法性能产生影响特征集=>不知道提取哪些=>表示学习（representationlearning，机器学习发掘表示本身，最少的人工干预）自编码器

五道口的程序狐·2019-12-19 18:07

□ 在实现花式自动编码器时，为什么结果可视化出错了？

稀疏自编码器输出可视化：sparseautoencoder的结果：同样，其他的编码器的输出结果也不对，该改动哪里呢？！deepautoencoder的结果：

晨箜·2019-12-18 08:22

Hands on Machine Learning目录

章集体学习和随机森林第8章降维第9章安装运行TensorFlow第10章人工神经网络简介第11章深层神经网络训练第12章分布式TensorFlow横穿设备和服务器第13章卷积神经网络第14章递归神经网络第15章自编码器第

HBU_DAVID·2019-12-15 07:23

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

【论文整理】推荐系统论文归类总结

DrogoZhang·2019-12-14 18:01

（概率）PCA和（变分）自编码器

1.介绍主成分分析(PCA)和自编码器(AutoEncoders,AE)是无监督学习中的两种代表性方法。

小木曾雪菜·2019-12-14 04:33

Tensorflow 简单实现自编码器

自编码器简介代码及详细注释#!

BookThief·2019-11-30 13:36

【图像复原】《Blur-Invariant Deep Learning for Blind-Deblurring》论文阅读

但是文章的亮点在于：利用autoencoder学习数

不可能打工·2019-11-29 03:30

TensorFlow深度学习-第一章

第一章人工智能人工智能、机器学习和神经网络之间的关系如下图：MvrKSI.png机器学习分类监督学习样本和样本的标签，代表：线性回归、逻辑回归、支持向量机、随机森林非监督学习只有样本数据集，自行发现数据的模态，代表：自编码器

皮皮大·2019-11-25 21:58

条件变分自编码器

变分自编码器（VAE）作为一种深度隐空间生成模型，在数据生成任务上与生成对抗网络（GAN）一并受到研究者的青睐。VAE(KingmaandWelling.2013)先将原始数据

bobby96·2019-11-15 10:07

学习笔记TF037:实现强化学习策略网络

AutoEncoder属于无监督学习，MLP、C

利炳根·2019-11-08 19:20

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第15章自编码器

第15章自编码器来源：ApacheCN《Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南》翻译项目译者：@akonwang校对：@飞龙自编码器是能够在无监督的情况下学习输入数据（叫做编码）的人工神经网络

ApacheCN_飞龙·2019-11-04 17:57

Arxiv网络科学论文摘要5篇(2018-02-19)

用变分自编码器设计随机图模型及其在化学设计中的应用;通过最小化算法信息误差实现无参数网络稀疏化和数据压缩;引文网络拓扑的多样性;计算推断的家谱网络揭示了门当户对的长期趋势;Any-k：标签图中给定时间的

ComplexLY·2019-11-02 03:43

深度之眼Paper带读笔记NLP.18：UMT

文章目录前言第一课论文导读机器翻译简介机器翻译研究意义机器翻译的发展历史基于规则的机器翻译基于统计的机器翻译基于实例的机器翻译基于神经网络的机器翻译端到端的神经机器翻译（Sequence2Sequence）无监督机器翻译相关技术无监督机器翻译的基本形式去噪自编码器语言中的去噪自编码器前期知识储备第二课论文精读论文整体框架传统方法无监督机器翻译的基本形式

oldmao_2001·2019-10-22 19:57

Deep learning：四十三(用Hessian Free方法训练Deep Network)

曹明·2019-10-03 13:00

深度自编码器(Deep Autoencoder)MATLAB解读

深度自编码器(DeepAutoencoder)MATLAB解读作者：凯鲁嘎吉-博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/这篇文章主要讲解Hinton在2006年Science

凯鲁嘎吉·2019-09-27 19:00

自编码器

自编码器（AutoEncoder,AE）是一种利用反向传播算法取得使输入值和输出值

凌逆战·2019-09-27 09:00

无监督学习：深度自编码器

1.从PCA开始使用PCA对数据进行降维和重构的过程大致上如下图所示首先将输入的数据乘以一个矩阵得到降维之后的结果，之后再将降维之后的数据乘以之前权重矩阵的转置，恢复得到近似的原始图像。在这个过程中，我们希望输入层与输出层的图像之间越相似越好。这个过程也已通过NN的方式实现，其中Inputlayer到hiddenlayer的过程是编码（encode）过程，而从hiddenlayer到Outpu

独孤呆博·2019-09-26 18:15

自编码网络的发展：From Autoencoder to Beta-VAE

原文链接：https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/08/12/from-autoencoder-to-beta-vae.html#td-vaehttps://

倾世妃·2019-09-19 14:51

【自编码器】降噪自编码器实现

注意：代码源自[1][2]#这里以最具代表性的去噪自编码器为例。

Chen_HW·2019-09-16 21:00

tensorflow学习笔记——自编码器及多层感知器

1，自编码器简介传统机器学习任务很大程度上依赖于好的特征工程，比如对数值型，日期时间型，种类型等特征的提取。

战争热诚·2019-09-06 19:00

tensorflow学习笔记——自编码器及多层感知器

1，自编码器简介传统机器学习任务很大程度上依赖于好的特征工程，比如对数值型，日期时间型，种类型等特征的提取。

战争热诚·2019-09-06 19:00

tensorflow学习笔记——自编码器及多层感知器

1，自编码器简介传统机器学习任务很大程度上依赖于好的特征工程，比如对数值型，日期时间型，种类型等特征的提取。

战争热诚·2019-09-06 19:00

VAE以及tensorflow-2.0实现

VAE作为一种新的生成模型，相比于Autoencoder更加复杂

Forlogen·2019-09-05 16:34

Unet简明代码实现眼底图像血管分割

Unet是一种自编码器网络结构，常用于医学图像分割任务，比如眼底图像血管分割。这位大佬已经开源了非常棒的代码，但是这套代码比较复杂，我初学菜鸟硬是啃了好几天才啃下来。

Brikie·2019-09-03 16:33

调试calc(Convolutional Autoencoder for Loop Closure)的问题

这两天看了一篇做回环检测的，觉得很有意思。文章叫>，大体思路是给定一张图片，首先在四个角各取一个点，然后作为新的图像，然后原图像计算HOG，新图像送到抗噪编码器产生和HOG一样的维度，最后两个HOG的欧氏距离，计算L2损失函数，解决了视角、尺度变化的问题，使回环更具鲁棒性；并且网络也十分简单，可以实现实时的检测。工程地址：https://github.com/rpng/calc但是在调试中也出现了

CaptainYJJ·2019-08-30 15:06

自编码器 Autoencoder

Autoencoder存在什么问题?因为作为训练数据的object是有限的，导致decoder实际上只能把训练过程中见过的code给还原成对应的object。

王朝君BITer·2019-08-27 23:00

李宏毅机器学习系列-无监督学习之自编码器

李宏毅机器学习系列-无监督学习之自编码器自编码器是什么自编码器文字处理自编码器搜索相似图片自编码器预训练DNN自编码器去噪自编码器用于CNN自编码器可当做生成器总结自编码器是什么先举个例子，比如我们用一个神经网络要把一张图片压成一个

王伟王胖胖·2019-08-27 12:20

pytorch 预训练层的使用方法

pytorch预训练层的使用方法将其他地方训练好的网络，用到新的网络里面加载预训练网络1.原先已经训练好一个网络AutoEncoder_FC()2.首先加载该网络，读取其存储的参数3.设置一个参数集cnnpre

zzw小凡·2019-08-20 09:37

关于cross-domain recommendation的论文阅读笔记

DeepDomainAdaptationforCross-DomainRecommendationviaTransferringRatingPatterns》user/item的representation从AutoEncoder

like_red·2019-08-19 11:17

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

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·2019-07-29 16:12

tensorflow实战自学【二】

tensorflow实现去噪自编码器自编码器（autoencoder）：是一种无监督学习算法，主要用于数据降维，或者提取特征。在深度学习中，autoencoder可在训练开始前，提供权重矩阵的初始值。

永久的悔·2019-07-22 16:44

【译】图上的深度学习综述五、图自编码器

DeepLearningonGraphs:ASurveyArxiv1812.04202自编码器（AE）及其变体被广泛用于无监督学习[74]，它适用于学习没有监督信息的图节点表示。

飞龙·2019-07-22 00:00

生成对抗网络GAN详细推导

这两个网络可以是神经网络（从卷积神经网络、循环神经网络到自编码器）。我们之前学习过的机器学习或者神经网络模型主要能做两件事：预测和分类，这也是我们

陈小虾·2019-07-21 13:52

【译】变分自编码器教程一、简介

TutorialonVariationalAutoencodersArxiv1606.05908摘要在短短三年内，变分自编码器（VAE）已经成为复杂分布的无监督学习的最流行的方法之一。

飞龙·2019-07-19 00:00

《Class label autoencoder for zero-shot learning》阅读笔记

一、解决的问题现有的零样本学习（ZSL）方法通常在训练已知类或测试未知类中学习featurespace到semanticembeddingspace（文本或属性空间）之间的映射关系。但是，由于多语义嵌入空间具有用于描述同一类的不同语义信息的多样性特征，在特征空间和多语义嵌入空间之间不能使用映射函数。我的理解是：在同一类别中，可能存在多个语义描述，即语义描述与类别之间是多对一的关系！这正是我目前面临

Danidy·2019-07-16 10:26

机器学习笔试面试题——day3

不可以用于特征降维的方法包括A主成分分析PCAB线性判别分析LDAC深度学习SparseAutoEncoderD矩阵奇异值分解SVD特征降维方法主要有：PCA,SVD,LDA，LLE，IsomapAutoEncoder：AutoEncoder

我们家没有秃头的基因·2019-07-10 21:36

AutoEncoder（自编码：以Mnist数据集为例）

本例以pytorch框架进行实验：#coding=utf-8importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvisionimporttorch.optimasoptimimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfrommatp

SinGaln·2019-07-10 11:59

VAE 变分自编码器

VAE学习+整理来源：https://www.spaces.ac.cn/archives/5253https://www.cnblogs.com/blogofnickchen/p/7221641.html分布变换VAE和GAN它们两个的目标基本是一致的——希望构建一个从隐变量Z生成目标数据X的模型，但是实现上有所不同。更准确地讲，它们是假设了Z服从某些常见的分布（比如正态分布或均匀分布），然后希望

JSerenity·2019-06-27 23:33

系统学习深度学习（四十二）--从AE到VAE

转自：https://www.atyun.com/17976.htmlAE自编码器是一种无监督学习技术，利用神经网络进行表征学习。

Eason.wxd·2019-06-25 15:06

XLNet原理解读

xlnet论文原理：（张俊林老师--讲的比较透彻）XLNet:运行机制及和Bert的异同比较https://zhuanlan.zhihu.com/p/70257427摘要作者表示，BERT这样基于去噪自编码器的预训练模型可以很好地建模双向

sliderSun·2019-06-20 14:43

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推荐系统实践(3)---CDL

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【译】图上的深度学习综述五、图自编码器

【译】变分自编码器教程一、简介