# 步骤4:模型训练完成,开始找正常数据与异常数据的阈值 def set_threshold(auto_encoder_model, error_data: np.ndarray, normal_loss): """阈值计算:这里通过正常数据的最小loss与最大异常的loss取中间值,作为阈值的loss""" error_tensor = torch.tensor(error_data).float() error_loader = Data.DataLoader...
要在PyTorch 中实现自动编码器,通常需要为编码器和解码器定义两个单独的模块,然后将它们组合到更高级别的模块中。然后,使用反向传播和梯度下降来训练自动编码器,从而最大限度地减少重建误差。 总之,自动编码器是功能强大的神经网络,在无监督学习中具有多种应用,包括降维、特征提取和数据压缩。通过使用 PyTorch 等框架...
filterwarnings("ignore") #忽略告警 # 数学库 import math import numpy as np import pandas as pd # 读写数据 import pandas as pd import os import csv # 训练进度条 from tqdm import tqdm # Pytorch import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, random_sp...
异常检测 自编码器可以用于异常检测,通过学习正常数据的表示,在重构过程中,对于与正常数据相似的数据能够较好地重构,而对于异常数据则会产生较大的重构误差,从而能够识别出异常样本。 自编码器在降维中的应用 自编码器在降维中也发挥了重要作用,主要包括以下应用: 数据可视化 自编码器可以将高维数据映射到低维空间,从...
在本节中,我们将验证提出的异常检测MemAE。为了证明该模型的通用性和适用性,我们对三个不同任务的五个数据集进行了实验。结果与不同的baseline模型和最先进的技术进行了比较。在前面的部分中,建议的MemAE应用于所有数据集。MemAE及其变体使用PyTorch[28]实现,并使用优化器Adam[15]进行训练,学习率为0.0001。我们使它们...
autoencoder 重建出来的图片在视觉上比 PCA 输出的更好。然后看看 autoencoder 能不能提升可分性,通过比较autoencoder 的 2 维代码和 PCA 的 2 维表示在 MNIST 手写数字数据集上的表现。 autoencoder 右,PCA 左 最好,我们甚至在 NLP 任务中比较 autoencoder 和 LSA 看到了较大的提升。
自动编码器可以通过网络层堆叠形成深度自动编码器来实现更复杂的数据降维和特征提取[11]。以下是一个简单的Python代码示例,使用PyTorch实现自动编码器: import torch import torch.nn as nn class Autoencoder(nn.Module): def __init__(self, latent_dim): ...
自编码器(AutoEncoder)是一种无监督的模型结构,其用途广泛,可用于特征提取,异常检测,降噪等。 自编码器的基本结构是编码器encoder与解码器decoder,其中编码器对输入的原始数据进行压缩(降维),解码器对压缩后的数据进行重构,将压缩数据还原为原始数据。整体其类似沙漏形状。