使用Python实现深度学习模型:自动编码器(Autoencoder) 自动编码器(Autoencoder)是一种无监督学习的神经网络模型,用于数据的降维和特征学习。它由编码器和解码器两个部分组成,通过将输入数据编码为低维表示,再从低维表示解码为原始数据来学习数据的特征表示。本教程将详细介绍如何使用Python和PyTorch库实现一个简单的自动...
transform=torchvision.transforms.ToTensor(), # Converts a PIL.Image or numpy.ndarray to # torch.FloatTensor of shape (C x H x W) and normalize in the range [0.0, 1.0] download=DOWNLOAD_MNIST, # download it if you don't have it ) # plot one example print(train_data.train_data.size...
步骤1:导入所需库 首先,我们需要导入所需的Python库:PyTorch用于构建和训练自动编码器模型,Matplotlib用于数据的可视化。 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets, transformsimportmatplotlib.pyplotasplt 步骤2:准备数据 我们将使用MNIST数据集作为示例数据,MNIST是一个手写数字数据...
importmatplotlib.pyplotasplt n=10# 显示的图像数量plt.figure(figsize=(20,4))foriinrange(n):# 显示原始图像ax=plt.subplot(2,n,i+1)plt.imshow(x_test_noisy[i].reshape(28,28))plt.gray()ax.get_xaxis().set_visible(False)ax.get_yaxis().set_visible(False)# 显示去噪后的图像ax=plt.subpl...
学Python近八年,认识了很多大佬和朋友,感恩。作者的本意是帮助更多初学者入门,因此在github开源了所有代码,也在公众号同步更新。深知自己很菜,得拼命努力前行,编程也没有什么捷径,干就对了。希望未来能更透彻学习和撰写文章,也能在读博几年里学会真正的独立科研。同时非常感谢参考文献中的大佬们的文章和分享。 - ...
PyTorch [1]是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,主要有两大特征: 类似于 NumPy 的 张量计算,可使用 GPU 加速 基于带自动微分系统的深度神经网络 2. 自编码器 自编码器 (autoencoder, AE) 是一类在半监督学习和非监督学习中使用的人工神经网络,其功能是通过将输入...
PyOD是一个异常检测的Python库,内置有AE的实现。它主要包含三步:1) 特征标准化 2) 学习深度模型及预测 3) 计算欧氏距离来体现异常度 z-score 因为AE是基于欧氏距离来计算异常度的,所以需要对特征进行标准化处理。PyOD默认执行z-score操作,因此使用时不预处理也可。 from sklearn.preprocessing import StandardSc...
total_batch=int(mnist.train.num_examples/batch_size)#计算训练循环的次数#train cycleforepochinrange(training_epochs):foriinrange(total_batch): batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size) _, c = sess.run([optimizer, cost], feed_dict={X: batch_xs})ifepoch % display_step ...
In [7] #正常的时序数据可视化 fig, ax = plt.subplots() df_small_noise.plot(legend=False, ax=ax) plt.show() <Figure size 640x480 with 1 Axes> 带有异常的时序数据如下: 异常时序数据的作用是待训练好模型后,将使用以下数据进行测试,并查看数据中的突然跳升是否被检测为异常。 In [8] #异常的...
代码最初来源于Github:https://github.com/vijayvee/Recursive-neural-networks-TensorFlow,代码介绍如下:“This repository contains the implementation of a single hidden layer Recursive Neural Network.Implemented in python using TensorFlow. Used the trained models for the task of Positive/Negative sentiment an...