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(...
1. 编码器Encoder:将训练-验证-测试集输入数据压缩为编码表示的模块,该编码表示通常比输入数据小几个数量级。 2. 瓶颈Bottleneck:包含压缩知识表示的模块,因此是网络中最重要的部分。 3. 解码器Decoder:帮助网络“解压缩”知识表示并从其编码形式中重建数据的模块。然后将输出与真实值进行比较。 整个架构如下所示: ...
特征区分技术可以用于上文介绍的Auto-encoder,具体上可以这么理解:在Auto-encoder中我们将图片、文字、语音等放入Encoder得到的输出向量Embedaing中就包含了这些输入的特征信息,但是一个输入可能存在不同的特征信息,例如一段语音就包含语音的内容、说话者的特征等等,那么有没有可能在Embedaing中将这些特征分别提取出来呢?这...
通过算法模型包含两个主要的部分:Encoder(编码器)和Decoder(解码器)。 编码器的作用是把高维输入X编码成低维的隐变量h从而强迫神经网络学习最有信息量的特征;解码器的作用是把隐藏层的隐变量h还原到初始维度,最好的状态就是解码器的输出能够完美地或者近似恢复出原来的输入, 即XR≈X. ...
Eg:简单的理解就是一篇论文经过encoder后变成了内容很少但是可以表达完整意思的摘要,decoder就是输入摘要然后输出一篇文章,输出的文章与encoder输入的文章做对比,相似度越高说明性能越好。 一个典型的自编码器由三个主要的Components构成: 编码架构(Encoding Architecture):编码器架构由一系列逐步递减的的layers构成,并且最后...
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='mse') activity_regularizer:施加在输出上的正则项,为ActivityRegularizer对象 l1(l=0.01):L1正则项,正则项通常用于对模型的训练施加某种约束,L1正则项即L1范数约束,该约束会使被约束矩阵/向量更稀疏。 (6)降噪自编码器: ...
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...
一文弄懂自编码器 -- Autoencoders 1. 引言 近年来,自编码器(Autoencoder)一词在许多人工智能相关的研究论文、期刊和学位论文中被频繁提及。自动编码器于1980年推出,是一种用于神经网络的无监督学习技术,可以从未被标注的训练集中学习。 本文重点介绍自编码器的概念、相关变体及其应用,闲话少说,我们直接开始吧!
2.1 Sparse AutoEncoder稀疏自动编码器: 稀疏自编码器简单地在训练时结合编码层的稀疏惩罚 Ω(h) 和重构误差:L(x,g(f(x))) + Ω(h),其中 g(h) 是解码器的输出,通常 h 是编码器的输出,即 h = f(x)。稀疏自编码器一般用来学习特征,以便用于像分类这样的任务。稀疏正则化的自编码器必须反映训练数...