Autoencoder自编码器

Deep Learning模型之：Denoise Autoencoder

当采用无监督的方法分层预训练深度网络的权值时，为了学习到较鲁棒的特征，可以在网络的可视层（即数据的输入层）引入随机噪声，这种方法称为DenoiseAutoencoder(简称dAE)，由Bengio在08年提出，见其文章Extractingandcomposingrobustfeatureswithdenoisingautoencoders.使用dAE时，可以用被破坏的输入数据重构出原始的数据（指
u010555688·2014-04-25 17:00

Deep Learning模型之：Sparse AutoEncoder

一、SparseAutoEncoder简介我们知道，deeplearning也叫做unsupervisedlearning，所以这里的sparseautoencoder也应是无监督的。如果是有监督的学习的话，在神经网络中，我们只需要确定神经网络的结构就可以求出损失函数的表达式了（当然，该表达式需对网络的参数进行”惩罚”，以便使每个参数不要太大）,同时也能够求出损失函数偏导函数的表达式，然后利用优化
u010555688·2014-04-25 16:00

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。
u010555688·2014-04-24 22:00

(转）有关Auto encoder 和Denoising auto encoder分别和PCA之间的关系（学习笔记）

(转）有关Auto encoder 和Denoising auto encoder分别和PCA之间的关系（学习笔记）(2转载▼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
lishuiwang·2014-04-19 23:00

自编码器及相关变种算法简介

 本文对自编码器（Auto-Encoder）算法及其相关变种算法进行简要介绍，其中包括RegularizedAuto-Encoder、SparseAuto-Encoder、DenoisingAuto-Encoder
peghoty·2014-03-31 22:00

深度学习之Auto Encoder

如图所示：Autoencoder尝试学习一个的函数。也就是说autoencoder尝试逼近一个恒等函数，使得输出接近于输入。
美丰丰·2014-03-20 20:39

[深度学习]Hinton DBN code 代码分析

用来训练深度自动编码器）Mainfilefortrainingdeepautoencoder  http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775524 autoencoder
artemisrj·2014-03-04 15:00

L-BFGS(minFunc):Step direction is illegal

在使用minFunc实现的L-BFGS优化方法进行AutoEncoder时，提示Stepdirectionisillegal，解决方法如下：将图像的标准差归一化至1，即每个图像减去该图像的均值然后除以该图像的标准差
pymqq·2014-02-25 10:00

Linear Decoders

1、线性解码器            前面说过的稀疏自编码器是一个三层的feed-forward神经网络结构，包含输入层、隐含层和输出层，隐含层和输出层采用的激活函数都是sigmoid函数，由于sigmoid
u012841335·2014-02-21 22:00

Stacked Autoencoders

      博文内容参照网页StackedAutoencoders，StackedAutocoders是栈式的自编码器（参考网页AutoencoderandSparsity和博文自编码与稀疏性），就是多层的自编码器
u012841335·2014-02-21 17:00

Self-Taught Learning To Deep Networds

一、从自我学习到深层网络    在自我学习（参考本博客Self-TaughtLearning)中，我们用未标注的数据来学习自编码器，然后用学到的特征表示对已标注数据学习特征，然后用该特征作为softmax
u012841335·2014-02-20 16:00

UFLDL Exercise:Sparse Autoencoder

UFLDL中的稀疏自编码器练习的代码：练习题网址：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Exercise:Sparse_Autoencoder注意
pymqq·2014-02-19 15:00

近期深度学习论文汇总

个人非常看好CNN和Sparse Autoencoder，这个list也反映了我的偏好
·2014-02-08 19:00

UFLDL学习笔记1（Sparse Autoencoder）

最近在学习UFLDLTutorial，这是一套关于无监督学习的教程。在此感觉AndrewNg做的真的是非常认真。下面把我的代码贴出来，方便大家学习调试。所有代码已经过matlab调试通过。SparseAutoencoder练习说实话这一节我调了好几天才弄出来。期间一度想放弃从网上找代码，但最后还是坚持下来了。在此建议大家自己写代码，我的代码仅作为参考。如果自己写收获会非常多。一共有三个.m文件要自
richard2357·2014-01-11 18:00

在AutoEncoder中使用tied weight的训练方法

1：在传统的AutoEncoder中我们知道，输入层到隐层有一个权重W1和biasb1，隐藏到输出层也有一个权重W2和截距项b2，此时我们也知道W1和W2的转置的型是同样大小的。
silence1214·2014-01-10 15:00

Sparse Autoencoder Exercise Result

一个deeplearning的教程Exercise:SparseAutoencoderhttp://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Exercise:Sparse_Autoencoder
belltolls·2013-12-16 11:00

【面向代码】学习 Deep Learning（四） Stacked Auto-Encoders(SAE)

今天介绍的呢是DL另一个非常重要的模型：SAE把这个放在最后来说呢，主要是因为在UFLDLtutorial 里已经介绍得比较详细了，二来代码非常简单(在NN的基础之上)先放一张autoencoder的基本结构
xulinshadow701·2013-12-12 22:00

UFLDL Tutorial_Sparse Autoencoder

NeuralNetworksConsiderasupervisedlearningproblemwherewehaveaccesstolabeledtrainingexamples (x(i),y(i)).Neuralnetworksgiveawayofdefiningacomplex,non-linearformofhypotheses hW,b(x),withparameters W,b th
xulinshadow701·2013-12-12 15:00

用UFLDL的方法改写Denoising Autoencoder

最近在学Autoencoder的相关知识，已经学习完DFLDL的Sparse_Autoencoder相关知识，想学学DenoisingAutoencoder和contractive Autoencoder
lxubin·2013-12-12 00:00

深度学习之autoencoder

如图所示：Autoencoder尝试学习一个的函数。也就是说autoencoder尝试逼近一个恒等函数，使得输出接近于输入。
changyuanchn·2013-11-12 22:00

再谈雅克比矩阵---在feature learning中的作用

这个篇文章对于autoencoder进行了改进，提出了对原有的autoencoder或
Kevein111·2013-10-19 10:28

再谈雅克比矩阵---在feature learning中的作用

这个篇文章对于autoencoder进行了改进，提出了对原有的auto
carrierlxksuper·2013-10-19 10:00

Deep Learning 练习一：Sparse Autoencoder

Inthisproblemset,youwillimplementthesparseautoencoderalgorithm,andshowhowitdiscoversthatedgesareagoodrepresentationfornaturalimages.(ImagesprovidedbyBrunoOlshausen.)Thesparseautoencoderalgorithmisdesc
lansatiankongxxc·2013-10-17 22:00

【Deep Learning】1、AutoEncoder

DeepLearning第一战：完成：UFLDL教程稀疏自编码器-Exercise：SparseAutoencoderCode:学习到的稀疏参数W1：参考资料：UFLDL教程 稀疏自编码器Autoencoders
LiFeitengup·2013-08-07 14:00

【deep learning学习笔记】注释yusugomori的DA代码 --- dA.h

（别笑，我不是“学院派”的看Deep Learning理论，如果“顺次”看下来，可能不会有这个问题），现在了解的差不多了，详情见：【deep learning学习笔记】Autoencoder。之后，
·2013-07-22 19:00

【deep learning学习笔记】注释yusugomori的RBM代码 --- 头文件

不过这位老兄写了deeplearning的代码，包括RBM、逻辑回归、DBN、autoencoder等，实现语言包括c、c++、java、python等。是学习的好材料。
xiangyong58·2013-07-22 08:00

【deep learning学习笔记】注释yusugomori的DA代码 --- dA.h

（别笑，我不是“学院派”的看DeepLearning理论，如果“顺次”看下来，可能不会有这个问题），现在了解的差不多了，详情见：【deeplearning学习笔记】Autoencoder。之后，又有个
xceman1997·2013-07-21 15:00

【deep learning学习笔记】Autoencoder

心里有个问题，autoencoder和RBM有什么区别和联系？又上网上找了些资料（前面转载那两篇），学习了一下。下面记一下笔记。1.autoencoder是多层神经网络，其中输入
xceman1997·2013-07-20 18:00

【deep learning学习笔记】注释yusugomori的RBM代码 --- 头文件

不过这位老兄写了deeplearning的代码，包括RBM、逻辑回归、DBN、autoencoder等，实现语言包括c、c++、java、python等。是学习的好材料。
·2013-07-14 23:00

【deep learning学习笔记】注释yusugomori的RBM代码 --- 头文件

不过这位老兄写了deeplearning的代码，包括RBM、逻辑回归、DBN、autoencoder等，实现语言包括c、c++、java、python等。是学习的好材料。
xceman1997·2013-07-13 18:00

Sparse AutoEncoder (1)

上图先：虽然AE的目标是重构，但是可以看出sparse在其中的重要性，在这里，我们使用隐藏层的激活率来作为稀疏化的约束（a%表示有a%的隐层节点被激活）
bebekifis·2013-06-12 01:00

Deep learning：(Sparse Autoencoder练习)

前言：现在来进入sparseautoencoder的一个实例练习，参考Ng的网页教程：Exercise:SparseAutoencoder。这个例子所要实现的内容大概如下：从给定的很多张自然图片中截取出大小为8*8的小patches图片共10000张，现在需要用sparseautoencoder的方法训练出一个隐含层网络所学习到的特征。该网络共有3层，输入层是64个节点，隐含层是25个节点，输出层
ncztc·2013-05-26 12:00

Deep learning：(Sparse Autoencoder)

前言：这节课来学习下Deeplearning领域比较出名的一类算法——sparseautoencoder，即稀疏模式的自动编码。我们知道，deeplearning也叫做unsupervisedlearning，所以这里的sparseautoencoder也应是无监督的。按照前面的博文：Deeplearning：一(基础知识_1)，Deeplearning：七(基础知识_2)所讲，如果是有监督的学习
ncztc·2013-05-26 12:00

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       
lucky_greenegg·2013-04-29 23:00

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四）

接上 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
·2013-04-26 12:00

UFLDL教程

稀疏自编码器神经网络反向传导算法梯度检验与高级
liang_wen_bo·2013-04-10 10:00

UFLDL练习(Sparse Autoencoder)

最近开始学习UFLDL，一个deeplearning的教程这个练习的地址：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Exercise:Sparse_AutoencoderSparseAutoencoder是用神经网络进行featurelearning的一个算法，详细的就见教程，我只是贴贴代码从早上十点多一直debug到下午四点多，问题多多，究其
Dark_Scope·2013-03-03 18:46

UFLDL练习(Sparse Autoencoder)

最近开始学习UFLDL，一个deeplearning的教程这个练习的地址：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Exercise:Sparse_AutoencoderSparseAutoencoder是用神经网络进行featurelearning的一个算法，详细的就见教程，我只是贴贴代码从早上十点多一直debug到下午四点多，问题多多，究其
Dark_Scope·2013-03-03 18:00

非线性PCA

NonlinearPCANonlinearPCAtoolboxforMATLABbyMatthiasScholzAuto-associativeneuralnetwork(Autoencoder)Nonlinearprincipalcomponentanalysis
alaclp·2012-04-20 10:00
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