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...
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...
1 定义 AutoEncoder importkerasfromkerasimportlayers# 定义编码后的表示的维度encoding_dim=32# 32 个浮点数 -> 压缩因子为 24.5,假设输入是 784 个浮点数# 定义输入图像input_img=keras.Input(shape=(784,))# "encoded" 是输入的编码表示encoded=layers.Dense(encoding_dim,activation='relu')(input_img)# ...
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Autoencoder降维 python python pca降维,主成分分析(PrincipalComponentAnalysis)Step1:去相关(Decorrelation)Step2:降维(ReduceDimension)数据是文本时Step1:去相关(Decorrelation) 旋转数据样本,使它们与坐标轴对齐,并且样本均值变为0。###
自编码器是一种无监督学习算法,其基本原理是将输入数据通过编码器(encoder)映射到潜在空间(latent space),然后再通过解码器(decoder)将潜在表示映射回原始数据。自编码器的目标是使重构数据尽可能接近输入数据,同时通过限制潜在空间的维度来实现数据的压缩和降维。 自编码器由以下几个关键组件组成: 1.编码器:负责将输...
AutoEncoder=keras.models.Sequential([ encoder, decoder ]) AutoEncoder.compile(loss="mse", optimizer="adam") AutoEncoder.fit(X_train, X_train, epochs=10, batch_size=32) predict= encoder.predict(X_test) 3 pytorch原生API实现 #import packagesimportosimporttorchimporttorchvisionimporttorch.nn as nn...
plt.scatter(encoder_result[:, 0], encoder_result[:,1], c=mnist.test.labels) plt.colorbar() plt.show() 结果:每一种颜色代表一种数字,这里是为了可视化才降到2维的,但是实际降维的时候,肯定不会把维度降到这么低的水平。
decoded = self.decoder(encoded) return decoded autoencoder = Denoiser() autoencoder.compile...