自编码器[9](autoencoder,AE)作为基础的神经网络模型之一,通过编码解码的过程,期望将网络的输出等同于输入,实现对样本的抽象特征学习,适合与聚类任务结合。因此,目前研究最多,泛用性最广的就是基于自编码器的深度聚类算法。 深度聚类算法近几年发展迅速,在2016年Xie等人提出了基于自动编码器的深度聚类模型DEC[10](...
基于自编码器(Autoencoder)的聚类算法是一种基于神经网络的无监督学习方法,它通过将输入数据进行特征提取和重构,从而实现对数据的聚类。自编码器是一种由编码器和解码器组成的神经网络模型,通过最小化重构误差来训练模型,并使用编码器的隐藏层作为特征表示进行聚类。 下面是基于自编码器的聚类算法的详细说明: 原理: ...
dec将数据从原始空间映射到低维特征空间,进行聚类软分配后,迭代优化聚类目标,这也成为深度嵌入聚类的beseline算法。但是dec在进行深度嵌入时一般使用的是自编码器(autoencoder,ae),自编码器采用最小化输出与输入的均方差(mean squared error,mse)损失来优化网络参数。可以得到包含原始数据信息的低维特征向量,但因为没...
这段代码使用了自编码器(Autoencoder)来建立文本聚类模型。自编码器是一种无监督学习算法,用于学习数据的低维表示,并保留尽量多的原始信息。在这个例子中,我们使用自编码器将高维的文本数据压缩为低维的中间层表示,并利用这些中间层表示进行聚类。由于自编码器可以捕捉到数据的重要特征,因此经过自编码器处理后的中间层...
重建概率具有一定的理论背景,使其比重建误差更具有原则性和客观性,而重建误差是自动编码器(AE)和基于主成分(PCA)的异常检测方法所采用的。实验结果表明,所提出的方法形成了基于自动编码器的方法和基于主成分的方法。利用变分自动编码器的生成特性,可以推导出数据重构,分析异常的根本原因。
这篇博文主要是对论文“Deep Clustering by Gaussian Mixture Variational Autoencoders with Graph Embedding”的整理总结,这篇文章将图嵌入与概率深度高斯混合模型相结合,使网络学习到符合全局模型和局部结构约束的强大特征表示。将样本作为图上的节点,并最小化它们的后验分布之间的加权距离,在这里使用Jenson-Shannon散度...
基于自动编码器的短文本特征提取及聚类研究
本发明提供的基于深度稀疏自编码器集成的三阶段框架的青光眼诊断方法,通过对眼底图像中的原始图像特征采用dsa特征提取模型进行深度特征的提取,而后将原始图像特征和深度特征进行融合,获得混合特征,进而提高挖掘眼底图像隐藏的特征结构,提高了提取特征的鲁棒性和分辨力,进而改善对于眼底图像中青光眼的辨别力,提高诊断的准确率...
method,AT-PLCAEimprovedthehighestclassificationaccuracyvalueby0.018onCora,0.011onCiteSeer,and PubMed,respectively.Theablationexperimentresultsshowedthatadversarialnetworksdesignedforthepseudo-label- constrainedauto-encoderenhancethegeneralizationofthemodel. 【Keywords】self-supervisedlearning;networkrepresentationlearning;pseu...
针对短文本 的聚类问题,本文也首先 基于噪音稀疏 的 自动编码 (denoisesparseauto— 利用 自动编码器来完成文本的特征提取。 Encoder,DSAE)文本聚类算法的基本思想是利用深 由于短文本的词频过低,建立 的空间向量往往 度学习的 自动编码过程,将短文本的高维稀疏 向量 是高维且稀疏的,为相似度计算带来较大的困难, ...