Autoencoder三部分组成:Encoder,Latent Feature,Decoder。 Encoder & Decoder就是函数,Latent Feature就可以理解为一堆实数组成的vector。 这个Latent Feature包含了丰富的信息,用来完成我们需要的任务。例如手写汉字,这个representation就可能代表了有几行,有几列,行和列的角度是什么,知道这些信息可以帮助我们重构手写数字。
自动编码器(autoencoder)是一种人工神经网络(artificial neural network)，用于学习无标记数据的有效编码(efficient codingsof unlabeled data (unsupervised learning))（无监督学习）。自动编码器学习两个函数：一个编码函数，用于转换输入数据；一个解码函数，用于从编码表示中重新创建输入数据。自动编码器学习一组数据的...
压缩并还原之后,得出的图片对比如下,可见Autoencoder虽然在bottleneck处将数据压缩了很多,但经过decode之后,基本是可以还原图片数据的 : 当然,如果压缩再解压,得到差不多的图片,其实意义不大,那我们考虑在训练结束后,只用encode的部分,即Autoencoder的前半部来给数据做降维,那么会得到什么结果呢?在这个例子中,为了更好...
encoder部分生成了潜在code表示;之后进行decoder用于重构; decoder: a. 将code中的16个维度通过线性层逐层递增; b. 最后得到输出的784维的特征; 在forward()函数中,对每层的后面都接了ReLU激活函数,最后将网络结构进行返回; net =Autoencoder() 创建了一个Autoencoder()实例,当我们需要使用神经网络的时候就可以调...
于是,可以用 Hidden Layer 中神经元组成的向量(这里我们称为 Code)来表示 Input,就达到了对 Input 压缩的效果。AutoEncoder 的训练方式就是普通的 BP。其中,将 Input 压缩为 Code 的部分称为 encoder,将 Code 还原为 Input 的部分称为 decoder。于是,AutoEncoder 的结构可以表示为 ...
AutoEncoder 自编码AutoEncoder是一种无监督学习的算法,他利用反向传播算法,让目标值等于输入值。什么意思呢,下面举个例子 有一个神经网络,它在做的事情是,输入一张图片,通过一个Encoder神经网络,输出一个比较"浓缩的"feature map。之后将这个feature map通过一个Decoder网络,结果又将这张图片还原回去了 你也可以这么...
1)encoder 2)decoder 3) code 下面以图像为例进行说明: encoder:是个网络结构;输入图像,输出code; decoder:也是个网络结构;输入code,输出图像; code:可以理解为图像潜在特征表示 下面用一张图来对其进行表示: 二、方法 Deep autoencoder 三、Pytorch实现 ...
An adversarial autoencoder...Autoencoder review Autoencoder Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks, Science, 2006 High-dimensional data can be converted to low-dimensional codes by training a multilayer neural network with a small......
Structural Deep Network Embeddings (SDNE) 把graph的structure在节点encoder的时候使用到。使用的是AutoEncoder,节点的原始输入经过encoder后再decoder,decoder的结果与原始输入越接近越好,原始输入通常使用某个节点和其邻居节点的相似度值集合来表示。此时SDNE的解码器是unary decoder,即不是上文提到的pairwise decoder。DE...
Now we’ll focus on using the functional API for building the autoencoder. You might think that we are going to build a single Keras model for representing the autoencoder, but we will actually build three models: one for the encoder, another for the decoder, and yet another for the comp...