autoencoder

ESN-Autoencoder可视化时间序列

ESN-Autoencoder可视化时间序列这篇论文是发表在neurocomputing上的Model-CoupledAutoencoderforTimeSeriesVisualisation，提出了通过结合
萧风萧雨·2018-05-04 13:10

学习笔记5：自编码器（Autoencoder）

自编码器是一种特殊的神经网络（neuralnetwork），它的输出目标（target）就是输入（所以它基本上就是试图将输出重构为输入），由于它不需要任何人工标注，所以可以采用无监督的方式进行训练。自编码器其实也是一种神经网络算法。它与神经网络的区别有：1、自编码器适合无监督学习，即没有标注，也可以提取高阶特征；2、输入与输出一致，期望提炼出高阶特征来还原自身数据。3、单隐含层的自编码器，类似于主
Softdiamonds·2018-04-26 11:03

KMeans与深度学习自编码AutoEncoder结合提高聚类效果

特征是用户的消费商品的消费金额，原始数据（部分）是这样的：id,goods_name,goods_amount1,男士手袋,1882.02,淑女装,2491.03,淑女装,2492.02,女士手袋,345.04,基础内衣,328.05,商务正装,4985.05,时尚,969.05,女饰品,86.06,专业运动,399.06,童装（中大童),2033.06,男士配件,38.0看到同一个id下面有不同
蓝鲸123·2018-04-25 01:54

深度学习中关于自编码器的意义的理解

各位小伙伴们，大家好，今天让我们来如何用神经网络来处理非监督的学习，也就是AutoEncoder,自编码。首先，我们听到自编码，一定会想到，AutoEncoder会是个什么码呢？
ChasingdreamLY·2018-04-23 16:56

忽然觉得RSS挺有用的

比如,我在学习AutoEncoder的时候,我分别在简书、CSDN、Youtube找到一些不错的博客文章。并且发现他们的文章写得都挺好的。但是我又不能人工的一个个去看他们有没有更新一些文章。这
web前端开发联盟·2018-04-08 00:00

tensorflow实现Autoencoder自编码器生成Mnist手写数据集

本文内容只是方便自己下次学习，如有侵权，请联系我进行删除。内容主要是《Tensorflow实战》中第四章实现自编码器参考博客：https://blog.csdn.net/louishao/article/details/76218083参考博客：https://blog.csdn.net/marsjhao/article/details/68950697一、在tensorflow下加载Mnisti
FQ_G·2018-04-02 22:49

深度学习之Autoencoder (非监督学习)

Autoencoder简单来说就是将有很多Feature的数据进行压缩，之后再进行解压的过程。
山水之间2018·2018-03-19 17:39

TensorFlow学习笔记【三】 实现去噪自编码器（Denoising Autoencoder）

TensorFlow学习笔记【三】实现去噪自编码器（DenoisingAutoencoder）〇、一、自编码器的输入节点和输出节点的数量是一致的，通常希望使用少量稀疏的高阶特征来重构输入，并非直接逐个复制输入节点（废话）。自编码器就是可以使用自身的高阶特征来编码自己，也就是提取出数据的高阶特征，用高阶特征重新组合来重构自己，相当于学习了恒等式：y=x(1)(1)y=x去噪自编码器最常用的噪声是加性
Shiheuan·2018-03-17 15:50

[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
TinaSmile·2018-03-16 09:00

TensorFlow实现AutoEncoder自编码器

一、概述AutoEncoder大致是一个将数据的高维特征进行压缩降维编码，再经过相反的解码过程的一种学习方法。
marsjhao·2018-03-09 15:40

【神经网络】AutoEncoder自编码器

基本功能如图，如图所示，普通神经网络是训练类别（或者离散值）与输入之间的映射关系，而AutoEncoder是将input通过encoder进行编码得到code，然后再使用
TwT520Ly·2018-03-01 22:19

Tensorflow实现策略网络（深度强化学习一）

回顾下，AutoEncoder属于无监督学习，
山水之间2018·2018-02-28 15:30

各框架下(tensorflow, pytorch, theano, keras)实现几个基础结构神经网络(mlp, autoencoder, CNNs, recurrent, recursive)

学习笔记：各大神经网络框架下(tensorflow,pytorch,theano,keras)实现几个基础结构神经网络(mlp,autoencoder,CNNs,recurrentNN,recursiveNN
Scofield_Phil·2018-01-19 16:43

自动编码器（Autoencoder）keras实现---转载

一、什么是自编码器（Autoencoder）“自编码”是一种数据压缩算法，其中压缩和解压缩功能是1）数据特定的，2）有损的，3）从例子中自动学习而不是由人工设计。
YCdreaming·2018-01-16 21:25

Autoencoder

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai简书地址：https://www.jianshu.com/p/fd322d56268b自编码器Autoencoder稀疏自编码器
coderpai·2017-12-31 13:49

Sparse Autoencoder

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai简书地址：https://www.jianshu.com/p/5f388e27dd55自编码器Autoencoder稀疏自编码器
coderpai·2017-12-31 13:55

Sparse Autoencoder

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai简书地址：https://www.jianshu.com/p/5f388e27dd55自编码器Autoencoder稀疏自编码器
coderpai·2017-12-31 13:55

Denoising Autoencoder

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai简书地址：https://www.jianshu.com/p/f7b9f10b7ac4自编码器Autoencoder稀疏自编码器
coderpai·2017-12-31 12:31

Denoising Autoencoder

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai简书地址：https://www.jianshu.com/p/f7b9f10b7ac4自编码器Autoencoder稀疏自编码器
coderpai·2017-12-31 12:31

Stacked Autoencoder

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai简书地址：https://www.jianshu.com/p/51d5639c2c71———-自编码器Autoencoder
coderpai·2017-12-31 12:07

AutoEncoder 及其相关模型

引言AutoEncoder是FeedforwardNeuralNetwork的一种，曾经主要用于数据的降维或者特征的抽取，而现在也被扩展用于生成模型中。
张博208·2017-12-28 14:12

深度学习中的英文专有名词

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
Aimer_Chen·2017-12-08 20:25

栈式自编码器的无监督逐层贪婪预训练(greedy layer-wise pre training)

要想读懂这篇博客，首先需要了解autoencoder，不了解的可以先读完我另一篇博客。考虑一个
佩鸿PH·2017-12-04 06:01

tensorflow实战-8.autoencoder

coding=utf-8from__future__importabsolute_importfrom__future__importdivisionfrom__future__importprint_functionimportgzipimportosimportsysimporttimeimportnumpyasnpfromsix.movesimporturllibfromsix.movesi
科幻不再未来·2017-12-04 05:10

autoEncoder

autoEncoderDeepLearning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
SarKerson·2017-11-28 16:15

Variational AutoEncoders(VAE)

GAN有两个缺陷：只能判断生成的图像是不是一个真的图像，但不知道生成的是什么的图像，很有可能生成一个看起来像是真实图像却没有意义的图片每次用来训练的noise向量都是随机的，无法产生一些特定的图片针对AutoEncoder
ForeverZH0204·2017-11-27 16:32

MATLAB 深度学习：自编码（含MATLAB）

自动编码器（Autoencoder）是当前深度学习研究的热点之一，有很多重要的应用领域，这里仅举一个有趣的例子，大家还记得前一段时间百度推出的上传你的照片，系统帮你找到与你像的明星吗？
kyang624823·2017-11-27 15:58

AutoEncoder详解

转自http://blog.csdn.net/roguesir/article/details/77469665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
lwq1026·2017-11-20 13:23

TensorFlow在MNIST中的应用-无监督学习-自编码器（autoencoder）和encoder

参考：《TensorFlow技术解析与实战》TensorFlow上实现AutoEncoder自编码器###################################################
HelloZEX·2017-11-15 15:38

降噪自动编码机（Denoising Autoencoder）

自动编码机Auto-encoderAE降噪自动编码器DenoisingAuto-encoderdAE自动编码机(Auto-encoder,AE)自动编码机（Auto-encoder）属于非监督学习，不需要对训练样本进行标记。自动编码机（Auto-encoder）由三层网络组成，其中输入层神经元数量与输出层神经元数量相等，中间层神经元数量少于输入层和输出层。在网络训练期间，对每个训练样本，经过网络会
冰涛·2017-10-27 21:00

Tensorflow——去噪自编码器

自编码器(AutoEncoder)，即可以用自身的高阶特征编码自己。自编码器也是一种神经网络，但它的输入与输出是一致的。自编码器的思想就是借助稀疏编码，使用稀疏的一些高阶特征重新组合来重构自己。
Seazzy5461·2017-10-25 11:35

AutoEncoder自动编码器

###AutoEncoderAutoEncoder解决的是特征提取问题，在研究中发现，如果在原有的特征中加入自动学习得到的特征可以大大提高分类精确度。1.给定无标签数据，用非监督学习学习特征：如图，我们将input输入一个encoder编码器，就会得到一个code，再经过decoder，decoder就会输出一个信息，那么如果输出的信息和一开始输入的input很像，那我们可以认为这个code的靠谱
curly_d·2017-10-07 14:26

机器学习专业名词中英文对照

部分转自知乎部分转自AI人工智能专业词汇集部分转自百度文库可参考链接：机器之心otheractivation激活值activationfunction激活函数additivenoise加性噪声autoencoder
夏洛的网·2017-09-29 09:15

深度学习你需要了解的名词（中英文对照）

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
_VioletHan_·2017-09-25 10:16

人工智能 - 自编码器（AutoEncoder）

TensorFlow的框架，参考源码，同时，复制autoencoder_models的模型文件。本文源码的GitHub地址工程配置下载Python的依赖库：scikit-l
SpikeKing·2017-08-28 10:26

深度学习——keras训练AutoEncoder模型

深度学习——keras训练AutoEncoder模型安装keras：先安装anaconda,再运行condainstallkeras，参照：http://blog.csdn.net/qq_32329377
csdngaoqiong·2017-08-24 17:34

Autoencoder

转载：http://blog.csdn.net/marsjhao/article/details/73480859一、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
老司机的诗和远方·2017-08-23 10:31

TensorFlow之3 实现自编码器

1自编码器原理自编码器（AutoEncoder）即可以使用自身的高阶特征编码自己。
勤劳的凌菲·2017-08-14 21:57

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·2017-08-12 10:36

TensorFlow实现自编码器

顾名思义，自编码器（AutoEncoder），即可以使用自身的高阶特征编码自己。
louishao·2017-07-27 19:23

自动编码器AutoEncoder学习总结

自编码器AutoEncoder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据的最重要的因素，就像PCA那样，找到可以代表原信息的主要成分。
mpk_no1·2017-07-23 21:16

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。
Alex_lxy·2017-07-12 22:30

深度学习（二）——深度学习常用术语解释, Neural Network Zoo, CNN, Autoencoder

Dropout（续）除了Dropout之外，还有DropConnect。两者原理上类似，后者只隐藏神经元之间的连接。总的来说，Dropout类似于机器学习中的L1、L2规则化等增加稀疏性的算法，也类似于随机森林、模拟退火之类的增加随机性的算法。参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23178423Dropout解决过拟合问题深度学习常用术语解释深度学习中epoch、bat
antkillerfarm·2017-07-10 10:43

变分自编码器（VAE）的代码理解

来自我的个人网站:http://wangbch.comvariational_autoencoder.py变分自编码器(VAE)参考自：http://blog.csdn.net/jackytintin/
BC_Wang·2017-07-10 08:50

变分自编码器（VAE）的代码理解

来自我的个人网站:http://wangbch.comvariational_autoencoder.py变分自编码器(VAE)参考自：http://blog.csdn.net/jackytintin/
BC_Wang·2017-07-10 08:50

tensorflow1.1/非监督学习autoencoder1

环境：tensorflow1.1,python3,matplotlib2.02AutoEncoder是一种非监督学习，将数据的高维特征进行压缩降维编码，再经过相反的解码过程的一种学习方法。
szj_jojo·2017-07-07 15:08

深度学习在视觉感知中的运用（1）

如今可以将深度学习在视觉感知与识别中使用在学习深度学习之前，需要理解以下几个算法（1）convolutionalneuralnetworks卷积神经网络（2）restrictedboltzmanmachines限制玻尔兹曼机（3）autoencoder
小杰bucter·2017-07-04 14:55

迹，最大平均差异，核函数等基本概念理解

2)读一些文章时会碰到tiedweights或者weightsaretied等说法，意思是比如在autoencoder中，隐藏层的W和输出的W’。可以选择让W′=WT这时我们称
SusanZhang1231·2017-06-20 11:11

迹，最大平均差异，核函数等基本概念理解

2)读一些文章时会碰到tiedweights或者weightsaretied等说法，意思是比如在autoencoder中，隐藏层的W和输出的W’。可以选择让W′=WT这时我们称
SusanZhang1231·2017-06-20 11:11

《纯干货-6》Stanford University 2017年最新《Tensorflow与深度学习实战》视频课程分享

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
lqfarmer·2017-06-09 12:50
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