1. 代码大小Code size:代码大小或瓶颈大小是用于优化自动编码器的最重要的超参数。瓶颈大小决定了必须压缩的数据量。这也可以作为正则化术语。 2. 层数Number of layers:与所有神经网络一样,调整自动编码器的一个重要超参数是编码器和解码器的深度。虽然较高的深度会增加模型的复杂性,但较低的深度可以更快地处理。
压缩表示Code:网络的这一部分表示送到解码器的压缩输入 解码器Decoder:该层将输入的压缩表示解码回原始尺寸。解码图像是原始图像的有损重建,并且它是从潜在空间进行重建的。 编码器和解码器之间的层,即压缩表示Code也被称为瓶颈Bottleneck。这是一种精心的设计,可以决定观测数据的哪些方面是主要信息,哪些方面是可以丢弃...
一般来说,自动编码器主要由三部分过程,即encoder,code和decoder。 图示如下: 接着我们来介绍这三部分的作用: 编码器Encoder:网络的这一部分作用为将输入压缩为潜在空间表示。编码器将输入图像编码为降维的压缩表示。 压缩表示Code:网络的这一部分表示送到解码器的压缩输入 解码器Decoder:该层将输入的压缩表示解码回原...
我们的重构误差最小让我们相信这个code就是原输入信号的良好表达了,或者牵强点说,它和原信号是一模一样的。接着,我们将第一层输出的code当成第二层的输入信号,同样最小化重构误差,就会得到第二层的参数,并且得到第二层输出的code,也就是原输入信息的第二个表达了。其他层就同样的方法炮制就行了(训练这一层,前...
1. 代码大小Code size:代码大小或瓶颈大小是用于优化自动编码器的最重要的超参数。瓶颈大小决定了必须压缩的数据量。这也可以作为正则化术语。 2. 层数Number of layers:与所有神经网络一样,调整自动编码器的一个重要超参数是编码器和解码器的深度。虽然较高的深度会增加模型的复杂性,但较低的深度可以更快地处理...
训练一个ae的encoder,就能把code和object对应起来,获得code。给定一个code,decoder就能输出对应的object。 Autoencoder存在什么问题? 因为作为训练数据的object是有限的,导致decoder实际上只能把训练过程中见过的code给还原成对应的object。如果随机给一些code,它不会生成训练集中没有见过的object。
对图像进行tokenization一般用VQ-VAE,VQ-VAE包含一个视觉Encoder \mathbb{E}、decoder \mathbb{D} 和codebook \mathbb{C}=\{(k,e(k))|k \in \{\ 1,\cdot\cdot\cdot,K\} , e 和e(k)\in \mathbb{R}^n 是code和code对应的embedding。输入图片 \cal{I}\in \mathbb{R}^{H\times W \times 3...
1.简介 Autoencoder是一种无监督学习过程，由encode和decode构成，给定输入之后，经过encode将输入编码成code，然后在经过decode将code解码成输出，通过不断地训练，使得输入和输出尽可能相似。通过控制encode的输出维数，可以实现以低维参数学习高维特征，实现了降维。在训练的过程中，主要使用...
h = Dense(code_size, activation='relu')(hidden_1) # Decoder hidden_2 = Dense(hidden_size, activation='relu')(h) r = Dense(input_size, activation='sigmoid')(hidden_2) autoencoder = Model(input=x, output=r) autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='mse') ...
HiddenMarkovmodel forward algorithmOofthis code's a bit complicatedifyou don't already know howHMMswork.Pleasesee the book chapter for step-by-step explanations.I'lltry to improve the documentation, or feel free to send a pull request with your own documentation!First,let'simportTensorFlow and ...