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...
【摘要】 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...
autoencoder 包含两个主要的部分,encoder 和 decoder 网络。encoder 网络在训练和部署时候使用,而 decoder 网络只在训练的时候用。encoder 网络的作用是用来发现给定数据的压缩表示。这里我们从一个2000 维的输入产生了其 30 维的表示。decoder 网络的作用仅仅是 encoder...
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...
由两部分组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。 编码器将输入数据转换成一个较低维度的隐含表示(latent representation)。 解码器试图从这个隐含表示重建出原始输入数据。 特点: 关注于如何有效地表示和重建数据。 通常用于处理固定大小的输入和输出(如图像)。
autoencoder 包含两个主要的部分,encoder 和 decoder 网络。encoder 网络在训练和部署时候使用,而 decoder 网络只在训练的时候用。encoder 网络的作用是用来发现给定数据的压缩表示。这里我们从一个2000 维的输入产生了其 30 维的表示。decoder 网络的作用仅仅是 encoder 网络的反射,是用来进行原始输入的尽可能地相同的...
整个算法架构如下图,不严谨的来描述的话,可以把此算法看成NLP领域的AutoEncoder,此算法的核心思想就是:输入加噪文本通过encoder映射成一个向量,然后用一个decoder进行还原。 TSDAE 预处理文本:选择目标领域的文本数据进行预处理,例如分词和去除无关内容。 数据加噪:对预处理后的文本进行加噪处理,比如随机删除、替换...
'decoder_h1': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2, n_hidden_1])), 'decoder_h2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1, n_input])) } biases = { 'encoder_b1': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1])), 'encoder_b2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2])...
之所以叫AutoEncoder,而不叫AutoEncoderDecoder,是因为训练好之后只有encoder部分有用,decoder部分就不用了。 进入深度学习的思路之后,编码的网络是开放的,可以自由设计的。一个思路是端到端,将网络的输出设为你任务要的结果(如类别、序列等),过程中的某层嵌入都可以作为降维的低维结果。当然,这种低维结果其实是模型...
跟autoencoder没太大关系,引入hidden state,最大化p(x),即实际的x在这套体系出现的概率,采用KL divergence的方法,将目标转换成最大化两部分,见下图 右边的第一部分为decoder的误差, 第二部分为z的先验分布(标准高斯分布)和z的后验分布之间的kl divergence; ...