自编码器(AutoEncoder)是一种无监督学习方法。常用于数据降维,特征提取和生成建模等。自编码器通常由两部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器利用函数 h=g(x) 将输入压缩为潜在空间表征(Latent Representations),解码器利用函数 r=f(h) 将潜在空间表征重构(Reconstruction)为输入。整个自编码器可以用...
在【Deep Learning:Foundations and Concepts】连续变量的EM算法中,我们介绍了PCA,它首先将数据点x利用线性变换映射到线性流形中,得到隐变量z,然后再利用一个线性变换将z映射回数据空间,得到重构数据x^。因此,我们可以把PCA看成一个简化版的autoencoder。进一步,我们可以对PCA进行改进,将其中的线性变换全部替换为非线性...
至于解码器 Decoder, 我们也能那它来做点事情. 我们知道, 解码器在训练的时候是要将精髓信息解压成原始信息, 那么这就提供了一个解压器的作用, 甚至我们可以认为是一个生成器 (类似于GAN). 那做这件事的一种特殊自编码叫做 variational autoencoders, 你能在这里找到他的具体说明. 有一个例子就是让它能模仿...
1、将原始资料进行encoder,即下图中左半部分;右半部分称之为decoder。autoencoder实际上是在做对原始资料的一个恒等近似。 2、autoencoder方法可能的一些优势 (1)用于supervised learning可作为特征转换的手段 在观察到的数据上能探测到一些潜藏的structures,可以用于深度神经网络的pre-training部分,得到较好的初始的权重。
所以,我们就通过调整encoder和decoder的参数,使得重构误差最小,这时候我们就得到了输入input信号的第一个表示了,也就是编码code了。因为是无标签数据,所以误差的来源就是直接重构后与原输入相比得到。 2)通过编码器产生特征,然后训练下一层。这样逐层训练:
Autoencoder是PCA的推广(这里主要是降维作用),它要学习一个数据的特征表示,要保持原数据的主要特征。Autoencoder 分为两个部分encoder, decoder,先对数据编码,然后再解码,通过最小化原数据与解码数据之间的误差学习变换矩阵。 如果原数据符合高维空间下的线性流形,那么autoencoder与PCA学习出来的结果类似,但autoencoder学...
单看这个教材学BP算法估计一知半解,建议做一遍coursera,machine learning(Andrew Ng)的作业。现在我们已经理解了“偏导数优化的BP算法”,开始讲sparse autoencoderautoencoder和deep learning的背景介绍:http://tieba.baidu.com/p/2166279134 Pallashadow 9S 12 sparse autoencoder是一种自动提取样本(如图像)特征的方法...
自编码器(Autoencoder)是一种无监督学习算法,广泛应用于数据的表示学习和降维。自编码器通过将输入数据压缩为低维编码,然后再将其重新构建为与原始数据尽可能相似的输出。本文将详细探讨自编码器在无监督学习和降维中的应用。 自编码器的工作原理 自编码器由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成。编码器将输...
Deep learning:四十八(Contractive AutoEncoder简单理解) Contractive autoencoder是autoencoder的一个变种,其实就是在autoencoder上加入了一个规则项,它简称CAE(对应中文翻译为?)。通常情况下,对权值进行惩罚后的autoencoder数学表达形式为: 这是直接对W的值进行惩罚的,而今天要讲的CAE其数学表达式同样非常简单,如下: ...
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