Autoencoder 第9页

CNN autoencoder 进行异常检测——TODO，使用keras进行测试

https://sefiks.com/2018/03/23/convolutional-autoencoder-clustering-images-with-neural-networks/https:

djph26741·2020-08-17 12:23

AutoEncoder以及TensorFlow-2.0实现代码

自编码器（Auto-encoder）Auto-encoder输入前馈神经网络的一种，它借助了稀疏编码的思想，目标是借助抽取到的高阶特征来重构输入，而不只是简单的复制。auto-encoder曾经主要用于降维和特征抽取，现在被扩展到了生成模型。Auto-encoder的模型架构可以简单地表示为：实现流程为:Auto-encoder的思想很简单，下面我们来看一下如何用代码实现，这里使用的是tensor

Forlogen·2020-08-17 11:24

官网实例详解4.25（mnist_denoising_autoencoder.py）-keras学习笔记四

基于MNIST数据集训练去噪自编码器Keras实例目录效果展示代码注释'''TrainsadenoisingautoencoderonMNISTdataset.基于MNIST数据集训练去噪自编码器Denoisingisoneoftheclassicapplicationsofautoencoders.去噪是自编码器的一种应用Thedenoisingprocessremovesunwantednoi

wyx100·2020-08-17 11:13

官网实例详解4.40（variational_autoencoder.py）-keras学习笔记四

使用Keras建立变分自编码器演示脚本Keras实例目录代码注释'''ThisscriptdemonstrateshowtobuildavariationalautoencoderwithKeras.使用Keras建立变分自编码器演示脚本#Reference参考-Auto-EncodingVariationalBayes自动编码变分贝叶斯https://arxiv.org/abs/1312.611

wyx100·2020-08-17 11:13

官网实例详解4.41（variational_autoencoder_deconv.py）-keras学习笔记四

使用Keras和反卷积层建立变分自编码器演示脚本Keras实例目录代码注释'''ThisscriptdemonstrateshowtobuildavariationalautoencoderwithKerasanddeconvolutionlayers.使用Keras和反卷积层建立变分自编码器演示脚本#Reference-Auto-EncodingVariationalBayes自动编码变分贝叶斯

wyx100·2020-08-17 11:12

基于自编译器的时间序列异常检测算法

基于自编译器的时间序列异常检测算法自编码器其实是一种数据压缩或者特征提取算法本质上是神经网络具体步骤如下：原始时间序列->AutoEncoder（Encoder和Decoder）->重构后的时间序列->

荣归·2020-08-17 10:04

NVlabs/noise2noise代码（三）网络训练代码解析

目录一、更改迭代次数1.1定义位置train_config初始化位置EasyDict定义位置1.2更改迭代次数的方法二、网络结构2.1原始网络结构与代码解析2.2训练时autoencoder的调用三、训练函数嵌套关系

祥瑞Coding·2020-08-16 16:32

UFLDL Exercise:Sparse Autoencoder

之前虽然看了ufldl的教程，但是没去做他的练习。作为一个刚刚入门机器学习的学生，还是不能偷懒，所以趁今天有时间做了第一个练习题SparseAutoencoder下面贴下代码还有讲下做的过程中发现的一些问题。STEP1:ImplementsampleIMAGESsampleIMAGES.mfunctionpatches=sampleIMAGES()%sampleIMAGES%Returns1000

shangming111·2020-08-16 08:32

DeepLearnToolbox代码详解——SAE，DAE模型

一：引言.sae,dae,dropout模型简介上面提到的三个模型都是在经典的多层神经网络的基础上加深构架得到；例如sae（Stackautoencoder）就是理堆叠多个autoencoder，然后使用

whiteinblue·2020-08-15 12:27

机器学习算法汇总

监督学习Supervisedlearning人工神经网络Artificialneuralnetwork自动编码器Autoencoder反向传播Backpropagation玻尔

tianguiyuyu·2020-08-13 19:06

卷积自编码器CAEs

一、自编码器自编码器（Autoencoder）是一种旨在将它们的输入复制到的输出的神经网络。

αβγθ·2020-08-13 17:54

深度学习之Autoencoder及其在图像去噪上的应用

导言：“自编码器”（Autoencoder）是一种无监督的学习方法（更准确地用语应该是自监督），主要用于数据的降维或者特征的抽取。在作用上有点类似于PCA、字典学习，或者压缩感知。

白马负金羁·2020-08-13 13:29

Deep learning：八(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

weixin_34326558·2020-08-12 14:02

自编码器及其tensorflow实现

自编码器理论自编码器（AutoEncoder）顾名思义，就是可以用自身的高阶特征编码自己。自编码器实际上也是一种神经网络，它的输入和输入的维度是一样的。

lxy_Alex·2020-08-12 14:03

TensorFlow学习－－自编码器/稀疏自编码器/堆叠自编码器

自编码器(AutoEncoder)神经网络常常用于分类，通过定义一个目标函数衡量输出与目标值之间的差异，然后通过调整系统的参数使系统尽量拟合训练数据．而对每一层神经网络来说，前一层的输出都是可看做未加工的初始数据

阿卡蒂奥·2020-08-12 14:20

pytorch学习5：实现autoencoder

点击打开链接盗图一张，自动编码器讲述的是对于一副输入的图像，或者是其他的信号，经过一系列操作，比如卷积，或者linear变换，变换得到一个向量，这个向量就叫做对这个图像的编码，这个过程就叫做encoder，对于一个特定的编码，经过一系列反卷积或者是线性变换，得到一副图像，这个过程叫做decoder，即解码。所以现在自动编码器主要应用有两个方面，第一是数据去噪，第二是进行可视化降维。然而自动编码器还

yuyangyg·2020-08-12 14:39

tensorflow自编码器autoencoder

参考链接：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/5-11-A-autoencoder/莫烦教学自编码器举一个形象的例子

winycg·2020-08-12 14:21

莫烦pytorch学习笔记5

莫烦pytorch学习笔记51自编码器2代码实现1自编码器自编码，又称自编码器（autoencoder），是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出。

dayday学习·2020-08-12 13:47

[AutoEncoder]使用pytorch实现简单的欠完备自编码器

[AutoEncoder]使用pytorch实现简单的欠完备自编码器什么是AutoEncoder欠完备得自编码器实现网络结构读取数据实现网络训练测试什么是AutoEncoder自编码器(AutoEncoder

Void_Pointer -·2020-08-12 13:43

pytorch实现autoencoder

关于autoencoder的内容简介可以参考这一篇博客，可以说写的是十分详细了https://sherlockliao.github.io/2017/06/24/vae/盗图一张，自动编码器讲述的是对于一副输入的图像

YongjieShi·2020-08-12 13:34

AutoEncoder的PyTorch实现

之前的文章叙述了AutoEncoder的原理，这篇文章主要侧重于用PyTorch实现AutoEncoderAutoEncoder其实AutoEncoder就是非常简单的DNN。

数学家是我理想·2020-08-12 12:01

自编码器autoencoder总结思考

一句话解释自编码器：输入与输出一致，通过神经网络实现，实现数据去噪或为可视化而降维学习：深度学习之自编码器AutoEncoder总结1：自监督而非无监督，因为输入同输出总结2：数据有损，输出退化总结3：

执契·2020-08-12 12:20

卷积自编码器（Convolutional Autoencoder）的一个实验

1、卷积自编码器（CAE）的简单介绍卷积自编码器是自编码器方法的一种延伸，自编码器包括编码和解码，通过将输入的图像进行编码，特征映射到隐层空间，然后解码器对隐层空间的特征进行解码（重建的过程）获得输入的重建样本。自编码一般使用NN网络做编码和解码器，卷积自编码器利用卷积网络对图像特征抽取和表示的优异性能，来代替自编码器的NN网络。当然，很多人也使用MNIST等数据集，使用CAE做图像去噪等。本文使

庆志的小徒弟·2020-08-12 12:42

deep learning---SAE（stacked autoencoder）

SAE栈式自编码器参考自网页http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Stacked_Autoencoders点击打开链接Astackedautoencoderisaneuralnetworkconsistingofmultiplelayersofsparseautoencodersinwhichtheoutputsofeachlayeriswiredtot

北极小贝·2020-08-12 10:35

pytorch自动编码器实现有损图像压缩

自动编码器（AutoEncoder）由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。编码器和解码器可以是任意模型，通常神经网络模型作为编码器和解码器。

Answerlzd·2020-08-12 10:47

莫烦 pytorch 自编码 AutoEncoder

p=25源代码：https://github.com/MorvanZhou/PyTorch-Tutorial/blob/master/tutorial-contents/404_autoencoder.pyimporttorchimporttorchvisionimporttorch.ut

为伊消得77·2020-08-12 10:00

AutoEncoder的简介与使用pytorch建立(Stacked) AutoEncoder推荐系统

AE简单来说，之所以AutoEncoder适合做推荐系统，与BoltzmannMachine类似，其内部是一个系统，即若某一点出现变化，系统内所有点都会随之进行变动（更新）。

黄超然·2020-08-12 10:54

Pytorch学习笔记【14】：自编码（autoencoder）

一.什么是自编码自编码是什么呢？就是说假如我们需要训练的数据量非常大，那么神经网络的压力是很大的，所以我们可以将其压缩一下，再解压，通过对比解压之后的和原来的数据，反向传播去训练，训练好之后，我们再需要用到这批数据，就只需用压缩之后的数据即可，这样就大大减小了神经网络的训练压力，增加了训练效率。看下图就明白了：二.简单自编码模型实现（以手写数字数据集为例子）1.代码importtorchimpor

strong tyj·2020-08-12 10:27

Variational AutoEncoder_VAE基础：LVM、MAP、EM、MCMC、Variational Inference（VI）

Kingmaetal和Rezendeetal在2013年提出了变分自动编码器（VariationalAutoEncoders，VAEs）模型，仅仅三年的时间，VAEs就成为一种最流行的生成模型（Generativemodel），通过无监督的方式学习复杂的分布。VAE和GAN一样是一种学习生成模型学习框架，它由encoder和decoder两个部分组成，两个部分都可以由CNN、LSTM、DNN等网络

lqfarmer·2020-08-10 18:41

Variational Autoencoder: Basic Concept

Theneuralnetworkperspective传统的Autoencoder结构如下图：但是这种结构没法生成新数据，只能做数据压缩。怎么改进呢？

张小彬的代码人生·2020-08-09 04:46

样本不均时，如何处理(PU learning/OneClassSvm/AutoEncoder)

文章目录1-背景2-异常检测OneClassSvm3-PULearning3.0PUlearning的一些技巧3.1直接利用标准分类方法3.2PUbagging3.3两步法4-AutoEncoder5-

Great1414·2020-08-09 01:11

变分自编码VAE(variational autoencoder)及Keras 实现

在Keras中提供了一个VAE的Demo:variational_autoencoder.py为了输出网络形状，我将代码稍微改了一下，并注释了一些自己的理解

nuaa_bo·2020-08-08 22:23

Variational Autoencoder 变分自动编码器

一步一步实现一个VAE大部分来自KerasVAE的教程，不过没有使用mnist，而是用了cifar10的数据集最简单的两个全链接层的Autoencoder先贴个代码:#thisisthesizeofourencodedrepresentationsencoding_dim

lee813·2020-08-08 17:00

VAE (Variational Autoencoder)变分自动编码器笔记

VAE(VariationalAutoencoder)变分自动编码器笔记今天在论文《Off-PolicyDeepReinforcementLearningwithoutExploration》中的一部分看到了算法使用的VAE，也就是变分自动编码器。文章中给出的相关内容如下：变分自动编码器(VariationalAuto-Encoder,VAE)一个变分自动编码器（VAE）是一个以最大化边缘对数似然

BigNosefan·2020-08-08 15:19

深度学习（二十七）——RBM & DBN & Deep Autoencoder

VAE（续）正态分布？对于p(Z∣X)p(Z\midX)p(Z∣X)的分布，是不是必须选择正态分布？可以选择均匀分布吗？正态分布有两组独立的参数：均值和方差，而均匀分布只有一组。前面我们说，在VAE中，重构跟噪声是相互对抗的，重构误差跟噪声强度是两个相互对抗的指标，而在改变噪声强度时原则上需要有保持均值不变的能力，不然我们很难确定重构误差增大了，究竟是均值变化了（encoder的锅）还是方差变大了

antkillerfarm·2020-08-08 14:16

小白谈VAE（Variational Autoencoder）（变分自动编码器）

前两天组会，论文提到了VAE，导师一直问我VAE，还问我能不能推出来当时哑口无言下面总结一下VAE以及推倒。上面的是模型。这里先给出推导再解释参数。从后面来看，P(x)是decoder的可能性，当然要最大，这里的q是encoder一般选择正态分布。继续化简后面的是decoder的kl散度，>=0,所以它的lowerbound是前面这项。为了最大化likelyhood，q(z|x)和p没有关系，因此

codedrinker·2020-08-08 11:19

生成模型--栈式自编码器(stacked autoencoder, SA)

栈式自编码器(stackedautoencoder,SA) 即多个自编码器堆叠而成，是深度神经网络中的一种。例如：多个去噪自编码器的堆叠就变成了stackeddenoisedautoencoder(SDA)。优点和缺点 stackeddenoisedautoencoder(SDA)深度学习结构，和DBN类似使用无监督的网络“堆叠”起来的，他有分层预训练来寻找更好的参数，最后使用BP来微调网

whitenightwu·2020-08-04 08:17

2020李宏毅学习笔记——42.Unsupervised learning Linear Methods下

reconstructionerror，最后利用svd求解方程，得到的U矩阵就是协方差矩阵的k个特征向量2.PCA和network之间的关系：由于w之间时互相正交的，CK,也就是说c可以表示成这两者的乘积，PCA由此呢，也可以看成是Autoencoder

是汤圆啊·2020-08-04 07:51

降噪自动编码器（Denoising Autoencoder)

起源：PCA、特征提取....随着一些奇怪的高维数据出现，比如图像、语音，传统的统计学-机器学习方法遇到了前所未有的挑战。数据维度过高，数据单调,噪声分布广，传统方法的“数值游戏”很难奏效。数据挖掘？已然挖不出有用的东西。为了解决高维度的问题，出现的线性学习的PCA降维方法，PCA的数学理论确实无懈可击，但是却只对线性数据效果比较好。于是，寻求简单的、自动的、智能的特征提取方法仍然是机器学习的研究

weixin_34306446·2020-08-04 05:08

降噪自编码器/稀疏自编码器/栈式自编码器

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）2018年08月11日20:45:14wblgers1234阅读数13196更多分类专栏：机器学习深度学习

weixin_30853329·2020-08-04 04:05

【深度学习】AE与VAE

AE与VAEAutoEncoder：自编码器不同种类的自编码器VAE：变分自编码器总结AutoEncoder：自编码器自动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是数据相关的、有损的、从样本中自动学习的

而与你及·2020-08-04 01:44

【DL笔记】AutoEncoder详解（一）

前言AutoEncoder是深度学习的另外一个重要内容，并且非常有意思，神经网络通过大量数据集，进行end-to-end的训练，不断提高其准确率，而AutoEncoder通过设计encode和decode

roguesir·2020-08-04 00:36

深度学习：AutoEncoder（自编码器）

文章目录一、什么是AutoEncoder？二、AutoEncoder的结构三、AutoEncoder的作用四、简单代码实现一、什么是AutoEncoder？

南淮北安·2020-08-03 20:03

稀疏自动编码（Sparse Autoencoder）

在之前的博文中，我总结了神经网络的大致结构，以及算法的求解过程，其中我们提高神经网络主要分为监督型和非监督型，在这篇博文我总结下一种比较实用的非监督神经网络——稀疏自编码（SparseAutoencoder）。1.简介上图是稀疏自编码的一般结构，最大的特点是输入层结点数（不包括bias结点）和输出层结点数相同，而隐藏层结点个数少于输入层和输出层结点的个数。该模型的目的是学习得到的函数，然后得到原始

Danieljf24·2020-08-03 12:13

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

论文题目：MVAE:MultimodalVariationalAutoencoderforFakeNewsDetection论文来源：WWW2019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；假新闻检测；microblogs文章

byn12345·2020-08-02 20:10

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

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