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。自编码器()autoencoder)内部有一个隐藏层 h,可以产生编码(code)表示输入。该网络可以看作由两部分组成:一个由函数 h = f(x) 表示的编码器和一个生成重构的解码器 r = g(h)。如果一个自编码器只是简单地学会将输出设置为 g(f(...
自动编码器是一种无监督的数据维度压缩和数据特征表达方法。在大部分提到自动编码器的场合,压缩和解压缩的函数是通过神经网络实现的。 一个简单的自编码器结构如下所示: 可以看到上述结构只有一个隐藏层,从输入到隐藏层即为Encoder(编码器),从隐藏层到输出即为Decoder(解码器)。 那么自编码器这么简单的结构如何达到...
免费查询更多自动编码器自动编码器详细参数、实时报价、行情走势、优质商品批发/供应信息等,您还可以发布询价信息。
1.1 什么是自编码器 自编码器是一种特殊的神经网络架构,他的输入和输出是架构是相同的。自编码器是通过无监督的方式来训练来获取输入数据在较低维度的表达。在神经网络的后段这些低纬度的信息表达再被重构回高维的数据表达。一个自编码器可以理解成是一个回归任务,用来预测他的输入(构建一个identity function)。这...
多层自编码器 如果一个隐藏层不够用,我们显然可以将自编码器扩展到更多的隐藏层。 现在我们的实现使用3个隐藏层,而不是一个。 任何隐藏层都可以作为特征表示,但我们将使网络结构对称并使用最中间的隐藏层。 代码语言:javascript 复制 input_size=784hidden_size=128code_size=64x=Input(shape=(input_size,))# ...
1.欠完备自动编码器(Undercomplete Autoencoders) 2.稀疏自动编码器 算法原理 计算公式 3.收缩式自动编码器 算法原理 计算公式 4.去噪自动编码器 算法原理 计算公式 5.变分自动编码器VAE(用于生成模型) 算法原理 算法流程 自编码器代码实现 线性自编器实现 ...
2.2 堆叠自编码器 2.3 降噪自编码器 2.3 稀疏自编码器 2.4 欠完备自编码器 3 损失函数的设计 3.1 普通自编码器 3.2 稀疏自编码器 1.大致了解 1.1 原理 自动编码器是一种无监督的数据维度压缩和数据特征表达方法。在大部分提到自动编码器的场合,压缩和解压缩的函数是通过神经网络实现的。 一个简...
欠完备自编码器 正则自编码器 稀疏自编码器 去噪自编码器 收缩自编码器 变分自编码器 References 内容总结自花书《Deep Learning》以及《Python 深度学习》。 自编码器 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。自编码器内部有一个隐藏层 ...
降维算法——自编码器（Autoencoders）是一种无监督的神经网络，主要用于数据的压缩和特征学习。它们通过学习输入数据的表示来重构输入数据。自编码器由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器将输入数据压缩成较低维度的表示，而解码器则将这个表示重构回原始数据。一、应用场景 - 特征学习：自编码...