autoencoder

PyTorch项目

查看建造第一个神经网络查看回归查看分类查看快速搭建神经网络查看保存提取查看批训练查看Optimizer优化器查看高级神经网络结构查看CNN卷积神经网络查看RNN循环神经网络(分类)查看RNN循环神经网络(回归)查看AutoEncoder
bruce__ray·2019-04-25 17:04

Box-constrained L-BFGS 相关知识拓展

Box-constrainedL-BFGS相关知识拓展box-constrainedoptimizationproblemhardproblemL-BFGS矩阵相关autoencoder变分自动编码器(
Evabook·2019-04-16 17:21

半监督vae用于情感分类的论文汇总阅读：Variational Autoencoder

1.AAAI-2017-VariationalAutoencoderforSemi-SupervisedTextClassification摘要：虽然半监督变分自动编码器(SemiVAE)在图像分类任务中工作,但如果使用vanillaLSTM作为解码器,则在文本分类任务中失败。从强化学习的角度出发,验证了解码器区分不同分类标签的能力是必不可少的。因此,提出了半监督顺序变分自动编码器(SSVAE),
芮芮杰·2019-03-28 23:28

异常检测——基于Autoencoder的反欺诈数据集的异常检测

Autoencoder算法是一种常见的基于神经网络的无监督学习降维方法（其他常见降维方法）。本教程中，我们利用pythonkeras实现Autoencoder，并在信用卡欺诈数据集上进行异常检测算法。
Roy-Better·2019-03-21 18:42

VAE初步理解

from=search&seid=11688998895002187651数学公式的推导：PPT自己的理解：首先，AE(AutoEncoder),包括Encoder，Decoder部分，Encoder得到的是输入的
gaoprincess·2019-03-17 15:38

【tensorflow】加性高斯噪声AutoEncoder

来源于TensorFlow实战,黄文坚,唐源#coding=utf8importnumpyasnpimportsklearn.preprocessingasprepimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datadefxavier_init(fan_in,fan_out,constant=1):#
Janton Wang·2019-03-16 15:29

Deepfake换脸-自编码器

自编码器学习的目标：1.什么是自编码器2.自编码器的分类3.自编码器的loss怎么计算4.自编码器和神经网络的区别5.DeepFake的训练过程细节1.什么是自编码器自编码，又称自编码器（autoencoder
nineships·2019-03-05 15:46

DeepLearning | Semantic Autoencoder for Zero Shot Learning(论文、算法、数据集、代码)

这两天事情比较少，这里再分享一个简单好用的ZSL算法SemanticAutoencoderforZeroShotLearning之前也写过几篇博客简单描述了几种基本的ZSL算法DeepLearning|RelationalKnowledgeTransferforZeroShotLearning（论文、算法、数据集、代码）DeepLearning|ZeroShotLearning零样本学习（扩展内容
Liangjun_Feng·2019-03-02 16:24

自编码器简介

一、什么是自编码器（Autoencoder）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。
VictorLeeLk·2019-02-22 14:23

用Pytorch构建一个自动解码器

BuildingAutoencoderinPytorch作者|VipulVaibhaw翻译|邓普斯•杰弗、酱番梨、向日魁校对|邓普斯•杰弗整理|菠萝妹原文链接：https://medium.com/@vaibhaw.vipul/building-autoencoder-in-pytorch
weixin_33804582·2019-01-28 10:46

深度学习进阶之（一）AutoEncoder

1.AutoEncoder的原理、变种及实现AutoEncoder包含输入层、隐含层以及输出层，AutoEncoder原理就是利用BP来进行整个过程，那么如何构建AutoEncoder呢？
Merlin17Crystal33·2019-01-17 01:29

AutoEncoder自编码学习

TableofContents一、autoencoderdemo练习11.autoencoder函数2.数据处理-2828变为32323.图关系网络创建4.数据读入与训练二、autoencoder练习2
Jack_kun·2019-01-10 18:57

有趣的机器学习——莫烦教程学习记录

ConvolutionalNeuralNetwork)2.4循环神经网络RNN(RecurrentNeuralNetwork)2.5LSTMRNN(longshorttermmemory)2.6自编码(Autoencoder
liucheng_zimozigreat·2019-01-05 09:16

VAE(Variational Autoencoder)简单推导及理解

VAE的简单推导及理解概述VAE公式推算VAE训练过程训练的最终目标训练步骤，两步走1、调整Encoder（即$q(z|x)$）增大$L_b$:2、调整Decoder（即$P(x|z)$）增大$L_b$：实际训练的损失函数训练结果概述  变分自编码器（Variationalauto-encoder，VAE）是一类重要的生成模型（generativemodel），它于2013年由DiederikP.
cjh_jinduoxia·2018-12-30 16:21

机器学习与深度学习系列连载： 第四部分 对抗网络GAN (六) 对抗网络 （EBGAN，Info GAN，Bi GAN，VAE-GAN， Seq2Seq GAN）

对抗网络GAN家族简介（EBGAN，InfoGAN，BiGAN，VAE-GAN，Seq2SeqGAN）1.Energy-basedGANEBGAN其实就是鉴别器Discriminator，提前用AutoEncoder
人工智能插班生·2018-12-25 09:06

人工智能之机器学习算法体系汇总

监督学习Supervisedlearning人工神经网络Artificialneuralnetwork自动编码器Autoencoder
莫凡的博客·2018-12-24 22:21

【机器学习】基于AutoEncoder的BP神经网络的tensorflow实现

【机器学习】基于AutoEncoder的BP神经网络的tensorflow实现一、基于AutoEncoder的BP神经网络1.1、BP神经网络1.1.1、BP神经网络结构1.1.2、BP神经网络的训练1.2
Luqiang_Shi·2018-12-14 10:22

自编码器AutoEncoder（二）

那么既然编码器可以将784维的数据压缩到128维，把原数据的精髓提取到128维的空间中，而且自编码有点类似于PCA的做法，那么既然可以压缩，我把它压缩到二维或者三维空间可视化一下可不可以呢？答案是可以的。当把数据不断地压缩，然后解码，然后跟原始数据对比求出残差再反向传递，逐步减小损失的过程中，自编码器学到的东西会越来越好，压缩的精髓也就越来越能代表原始数据的分布，那么我就把原始数据压缩到2维或者3
帅的被人砍1996·2018-12-12 21:03

自编码器AutoEncoder（二）

那么既然编码器可以将784维的数据压缩到128维，把原数据的精髓提取到128维的空间中，而且自编码有点类似于PCA的做法，那么既然可以压缩，我把它压缩到二维或者三维空间可视化一下可不可以呢？答案是可以的。当把数据不断地压缩，然后解码，然后跟原始数据对比求出残差再反向传递，逐步减小损失的过程中，自编码器学到的东西会越来越好，压缩的精髓也就越来越能代表原始数据的分布，那么我就把原始数据压缩到2维或者3
帅的被人砍1996·2018-12-12 21:03

深度神经网络重要原理及理论思想篇——自编码器(AutoEncoder)

一、从生成模型开始谈起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)。2、生成模型的两大类型第一类：完全表示出
LoveMIss-Y·2018-12-12 14:37

自编码器AutoEncoder（一）

自编码器AutoEncoder我们先构架一个神经网络模型，这个模型是收集一张图片，接受这个图片后，神经网络给这个图片压缩，最后再从压缩的图片中还原，是不是感觉有点抽象，其实我也觉得这样的解释不太恰当，那就让我们更加的具体一点来深入了解下这个自编码
帅的被人砍1996·2018-12-11 14:19

自编码器AutoEncoder（一）

自编码器AutoEncoder我们先构架一个神经网络模型，这个模型是收集一张图片，接受这个图片后，神经网络给这个图片压缩，最后再从压缩的图片中还原，是不是感觉有点抽象，其实我也觉得这样的解释不太恰当，那就让我们更加的具体一点来深入了解下这个自编码
帅的被人砍1996·2018-12-11 14:19

自编码器(AutoEncoder)

原文链接现代的神经网络中，我们的任务常常都是通过隐藏层学习出输入或是数据的表达(representation)，进而完成诸如数据压缩，降维，特征提炼等诸多任务。自编码器就是帮助我们学习数据表达的一种方式，实际上现在的深度网络可以看成是自编码器的堆砌来完成featureextract的工作，再利用学习到的feature完成分类或是回归任务。那么如何理解自编码器呢？我们已经知道，现在的大多神经网络都是
看透说不透·2018-11-25 21:26

Pytorch AutoEncoder 自编码 全部源代码复现

PyTorch自编码的实现：下面是显示效果，感觉还是可以的，最起码该出现的都出现了！importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvisionimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfrommatplotlibimport
极客Array·2018-11-20 17:55

Tensorflow学习之Autoencoder（三）图片降维的结果展示

三篇文章掌握Autoencoder：1.Tensorflow学习之Autoencoder（一）2.Tensorflow学习之Autoencoder（二）图片降维并还原图片3.Tensorflow学习之Autoencoder
Microstrong0305·2018-11-14 15:18

Autoencoder 自编码器

自编码，又称自编码器（Autoencoder，AE），是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出。自编码器内部有一个隐藏层h，可以产生编码（code）表示输入。
tiankong_hut·2018-11-02 19:30

神经网络中自编码器Autoencoder

什么是自编码器（Autoencoder）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。
不曾走远~·2018-11-02 17:46

Keras学习（七）——自编码AutoEncoder

本文主要介绍使用keras实现自编码。自编码：将数据压缩再解压，并进行cost的计算。（主要用于对数据进行降维，提取数据的主要部分）代码：importnumpyasnpfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.utilsimportnp_utilsfromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimportDense,Inp
cchangcs·2018-10-30 20:21

【机器学习】无监督学习Autoencoder和VAE

autoencoder可以输入数据和输出数据维度相同，这样测试数据匹配时和训练数据的输出端直接匹配，从而实现无监督训练的效果。
水奈樾·2018-10-17 11:00

机器学习基本理论和知识点

常见问题是聚类算法（Kmeansclustering），图像的压缩（降维算法），PCA，Autoencoder等半监督学习
stevedish_xiaojia·2018-10-14 21:03

变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE），傻瓜式理解

变分自编码器（VariationalAutoencoder,VAE）VAE是一个改了中间层的自编码机。基本思想来源：中间特征的泛化表示。与一般的区别：一般的自编码机就是一个多层网络，中间的特征是一个固定的向量值。而VAE中间的特征是一种分布。中间特征的抽象思考：1、如果输入是一个人脸图像，那么中间特征也许表示眼睛大小、肤色、头发种类等等等；2、类似于labelsmoothing一样，一个不确定的分
luojiaao·2018-09-18 15:24

莫烦视频笔记--什么是自编码（Autoencoder）？神经网络的非监督学习

自编码是一种神经网络形式，可以这样理解：有一个神经网络，它要做的是接收一张图片，然后给它打码，最后再从打码后的图片还原，太抽象了，再具体一点。假设刚刚的神经网络是这样，对应上刚才的图片，我们可以看出图片是经过了压缩再解压的这一套工序。当压缩的时候，原有的图片质量被缩减，解压的时候，用信息量小、却包含了所有关键信息的文件恢复出原有图片。为什么要这样做呢？有时神经网络要接受大量的输入信息，比如输入信息
slbyzdgz·2018-09-17 21:28

PyTorch学习（13）——自编码（AutoEncoder）

本篇博客主要介绍PyTorch中的自编码（AutoEncoder），并使用自编码来实现非监督学习。
cchangcs·2018-09-12 11:11

自编码器（autoencoder）了解一下

自编码器是一种能够通过无监督学习，学到输入数据高效表示的人工神经网络。输入数据的这一高效表示称为编码（codings），其维度一般远小于输入数据，使得自编码器可用于降维。更重要的是，自编码器可作为强大的特征检测器（featuredetectors），应用于深度神经网络的预训练。此外，自编码器还可以随机生成与训练数据类似的数据，这被称作生成模型（generativemodel）。比如，可以用人脸图片
SailorMoon_sweet·2018-09-07 17:51

【阅读笔记】AutoEncoder by Forest+Deep Forest+Ladder Networks+PU learning

这周看的文章，感觉都还挺有意思，但是实用价值一般，就简要的存个档。前两篇时周志华的深度森林3弹的前两弹，第三弹以前介绍过，我也是跟风读了读，毕竟周志华知名度还是比较高的，感觉还是挺有想法的，但是距离实用还是有一些距离。总体而言，第一篇借鉴神经网络多层的想法，然随机森林也搞成多层，每层也做表征学习。第二篇是自编码，用最大兼容规则（MCR）重构出原图。第三篇是借鉴反向传播，构造逆函数，把误差传回去更精
SrdLaplaceGua·2018-08-19 13:33

TensorFlow实现MNIST的自编码网络

本篇博客将介绍基于无监督学习的一个简单应用———自编码器(autoencoder)，并学习TensorFlow搭建一个自编码网络，并用它在MNIST数据集上训练。
Li_Monster·2018-08-07 16:11

无监督学习-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
liangjiubujiu·2018-07-30 16:02

自编码器简介

作用AutoEncoder，中文译名自编码器。主要用于特征提取，可以理解为一种基于神经网络的压缩、降维算法，和PCA等类似。
dapanbest·2018-07-18 12:09

推荐系统——Collaborative Variational Autoencoder for Recommender Systems

论文描述：*由于深度学习强大的表示学习能力，深度学习与传统推荐算法的结合的模型越来越多。最近，协同深度学习（CDL）和collaborativerecurrentautoencoder已经被提出联合学习堆叠降噪自编码器和协同过滤，这两种模型通过一些降噪标准从内容中学习表示。首先通过掩盖某些部分或用通配符替换一些内容来破坏输入，然后使用神经网络重建原始输入。然而降噪自编码(DAE)实际上没有贝叶斯性
Manduner_TJU·2018-07-18 08:08

《Learning Structured Representation for Text Classification via Reinforcement Learning》阅读笔记

过去的方法主流的四种用于句子分类的representationmodels：1.bag-of-wordsrepresentationmodels，忽略词序，使用deepaveragenetwork或者autoencoder
best___me·2018-07-12 15:55

Semantic Autoencoder for Zero-Shot Learning

前言zero-shotlearning（ZSL）是近几年研究的一个热点问题，每年在计算机视觉领域的顶级期刊都会有几篇典型的论文被刊登，比如CVPR。在传统的计算机视觉任务中，一般以多分类问题为基础，比如我们要识别出几个类别：狗、椅子、人，在训练分类模型时，我们会输入三种类别的图像数据去训练模型，对于给定的一个新图片，模型就可以给出一个标签（这张测试图像属于狗、椅子或人）。这个时候就有学者给出不同的
庆志的小徒弟·2018-07-10 15:24

斯坦福大学Tensorflow与深度学习实战课程

该课程讲解了最新版本的Tensorflow中各种概念、操作和使用方法，并且给出了丰富的深度学习模型实战,涉及Word2vec、AutoEncoder、RNN（LSTM，GRU）、Seq2seqwithAttention
han____shuai·2018-07-04 18:15

图像相似性搜索思路

算法思路：用AutoEncoder，发现用卷积的方法无法降维。放弃。。。搜索是考虑用Resnet之类的算法，尝试发现用倒数n层的特征区分度不大。
poson·2018-06-26 22:56

tensorflow MNIST autoencoder完整代码+tsne降维可视化

#来源于莫烦tensorflow视频中学习#-*-coding:utf-8-*-"""autoencodermnistcanrunningautoencoder自定义实现，未直接调用函数，显示autoencoder
curious_girl·2018-05-25 21:16

机器学习中相关英文专业术语

机器学习中相关英文专业术语NameInstructionsactivationfunction激活函数additivenoise加性噪声autoencoder自编码器Autoencoders自编码算法averagefiringrate
AnimateX·2018-05-16 11:14

小白学Tensorflow之自编码Autoencoder

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpaiAutoencoder（自编码）是一种非监督学习算法，如下图，就是一个简单的自编码神经网络结构。为了得到图中的W0，我们需要增加Layer2层，来进行训练，输出层为y=x。也就是说，网络的输出和输入是同一个结果。其中，Layer0层到Layer1层是一个编码过程encoder。Layer1层到Layer2层是一个解码过程
coderpai·2018-05-15 18:16

Autoencoder

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai自编码器Autoencoder稀疏自编码器SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder
coderpai·2018-05-09 10:50

Denoising-Autoencoder

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai自编码器Autoencoder稀疏自编码器SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder
coderpai·2018-05-09 10:26

Sparse-Autoencoder

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai自编码器Autoencoder稀疏自编码器SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder
coderpai·2018-05-08 10:55

Stacked-Autoencoder

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai自编码器Autoencoder稀疏自编码器SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder
coderpai·2018-05-08 10:35
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