传统的autoencoder不能直接用于graph embedding,因为: •在network中,两个节点有边说明它们有关系,但两个节点没有边,并不能说明它们没有关系。 •network是稀疏的,零元素数量大于非零元素数量,如果直接把network放入autoencoder,它会更倾向于重构零元素。 因此,我们在重构误差中加上一些penalty,着重考虑非零元素。
decoder和encoder是没办法单独训练的,我们需要同时训练它们。注意encoder和decoder的结构不一定非得是对称的。 Deep Auto-encoder 其实PCA也可以看做一种Auto-encoder,它类似于只有一个hidden layer的神经网络,一个具有多个hidden layer的神经网络Auto-encoder就是Deep Auto-encoder。 详见论文《Reducing the Dimensionality ...
三、Deep Autoencoders:有两个Deep Brief Network组成 自编码作用:用来降低维度,图像搜索(压缩),数据压缩,信息检索 下图:中间蓝色:相当于学习到的特征向量,左边为自编码,右边为解编码。 每层由RBM组成。 Top~~
3.2 Autoencoder for CAD Models 作者的autoencoder network利用CAD命令表示。下图3展示了它的结构。训练完成后,网络的decoder部分将作为CAD生成模型。作者的autoencoder基于Transformer网络,其在处理序列数据方面取得成功。autoencoder以CAD命令序列M=\left[C_1, \cdots, C_{N_c}\right]作为输入,其中N_c是固定数字。
autoencoder可以用于数据压缩、降维,预训练神经网络,生成数据等等。 autoencoder的架构 autoencoder的架构是这样的: 需要分别训练一个Encoder和一个Decoder。 比如,一张数字图片784维,放入Encoder进行压缩,编程code,通常要小于原来的784维; 然后可以将压缩后的code,放入Decoder进行reconsturct,产生和原来相似的图片。
三层的autoencode也叫basic autoencode 因为它是最简单的了。通常限定 方便数字的编码,数据集可以表示为 所以可以看成是一个非监督式的学习,一个重要的限制条件是 解码权重等于编码权重,这起到了regularization的作用。 深度学习中,basic autoencoder的过程也就对应着pre-training的过程,使用这种方法,对无label的原始数...
Here, we introduce Tissue-AdaPtive autoEncoder (TAPE), a deep learning method connecting bulk RNA-seq and single-cell RNA-seq to achieve precise deconvolution in a short time. By constructing an interpretable decoder and training under a unique scheme, TAPE can predict cell-type fractions and ...
表示学习算法的典型例子是自编码器 autoencoder。自编码器由一个编码器 encoder函数和一个解码器 decoder函数组合而成。编码器函数将输入数据转换为一种不同的表示,而解码器函数则将这个新的表示转换回原来的形式。我们期望当输入数据经过编码器和解码器之后尽可能多地保留信息,同时希望新的表示有各种好的特性,这也是...
9.1、AutoEncoder自动编码器 Deep Learning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点,人工神经网络(ANN)本身就是具有层次结构的系统,如果给定一个神经网络,我们假设其输出与输入是相同的,然后训练调整其参数,得到每一层中的权重。 自然地,我们就得到了输入I的几种不同表示(每一层代表一种表示),这些表示就是特征。
这篇论文研究的是Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) denoising, 也就是单细胞RNA测序的降噪,由于数据扩增和数据丢失等问题,会干扰scRNA-seq的数据分析,因此需要有降噪技术用于稀疏的scRNA-seq数据,作者提出了一种deep count autoencoder network (DCA),通过negative binomial noise model with or without zero-...