该算法在MNIST数据集上表现良好,并且具有较高的识别准确率。 该算法的主要步骤如下: 第一步:数据预处理 从MNIST数据库中加载手写数字图片,对图片进行预处理,将像素值缩放到[0, 1]范围内,以便于神经网络的训练。 第二步:构建AutoEncoder自编码器 自编码器是一种无监督学习的神经网络,用于将输入数据经过编码和解码...
在大部分提到自动编码器的场合,压缩和解压缩的函数是通过神经网络实现的。 在这里,我来给大家完成一个MNIST数据集的Autoencoder 首先下载MNIST数据,在这里友情提醒一下,MNIST的数据集因为某些原因,下载速度非常的慢,在这里推荐去THE MNIST DATABASE下载。下载完成后建一个MNIST_data的文件夹,放进去。 在这里提一下,...
❈那只猫,Python中文社区专栏作者,Python中文社区新Logo设计人,纯种非CS科班数据分析人,沉迷Keras。在Cambridge做了点小事,深度学习的小学生。❈ 上集请见: 深度学习入门:用MNIST完成Autoencoder 其实通常情况下,Autoencoder做数据压缩,性能并不怎么样。以图片压缩为例,想要训练一个能和JPEG性能相提并论的自编码器...
在Cambridge做了点小事,深度学习的小学生。 ❈ 上集请见: 深度学习入门:用MNIST完成Autoencoder 其实通常情况下,Autoencoder做数据压缩,性能并不怎么样。以图片压缩为例,想要训练一个能和JPEG性能相提并论的自编码器非常困难,并且要达到这个性能,你还必须要把...
第一部分:使用MNIST数据集,通过feature的压缩和解压,对比解压后的图片和压缩之前的图片,看看是否一致,实验想要的效果是和图片压缩之前的差不多。 第二部分:输出encoder的结果,压缩至两个元素并可视化显示。在显示图片中,相同颜色表示同一类型图片,比如类型为1(数字1),类型为2(数字2)等等,最终实现无监督的聚类。
基于AutoEncoder自编码器的MNIST手写数字数据库识别算法是一种有效的图像分类算法。通过自编码器进行特征提取和降维,可以得到较低维度的特征表示,可以在MNIST数据集上取得较高的识别准确率。该算法也可以扩展到其他图像识别任务中,具有较好的通用性和适用性。在实际应用中,可以根据具体情况对自编码器和SVM进行参数调优,进...
TensorFlow自编码器(AutoEncoder)之MNIST实践 自编码器可以用于降维,添加噪音学习也可以获得去噪的效果。 以下使用单隐层训练mnist数据集,并且共享了对称的权重参数。 模型本身不难,调试的过程中有几个需要注意的地方: 模型对权重参数初始值敏感,所以这里对权重参数w做了一些限制...
基于AutoEncoder自编码器的MNIST手写数字数据库识别算法是一种有效的图像分类算法。通过自编码器进行特征提取和降维,可以得到较低维度的特征表示,可以在MNIST数据集上取得较高的识别准确率。该算法也可以扩展到其他图像识别任务中,具有较好的通用性和适用性。在实际应用中,可以根据具体情况对自编码器和SVM进行参数调优,进...
【摘要】 1.算法理论概述 MNIST手写数字数据库是机器学习中常用的数据集,包含了0到9这10个数字的手写图片。本文介绍一种基于AutoEncoder自编码器的MNIST手写数字识别算法,通过训练自编码器对MNIST数据集进行特征提取和降维,对提取的特征进行分类识别。该算法在MNIST数据集上表现良好,并且具有较高的识别准确率。该算法的...
堆栈自动编码器前面讲的自编码器只是简单的含有一层,其实可以采用更深层的架构,这就是堆栈自动编码器或者深度自动编码器,本质上就是增加中间特征层数。这里我们以MNIST数据为例来说明自动编码器,建立两个隐含层的自动编码器,如下图所示: 对于MNIST来说,其输入是$28*28=784$维度的特征,这里使用了两...