在之前的博文中,我总结了神经网络的大致结构,以及算法的求解过程,其中我们提高神经网络主要分为监督型和非监督型,在这篇博文我总结下一种比较实用的非监督神经网络——稀疏自编码(Sparse Autoencoder)。 1.简介 上图是稀疏自编码的一般结构,最大的特点是输入层结点数(不包括bias结点)和输出层结点数相同,而隐藏层...
在学习《深度学习》时,我主要是通过Andrew Ng教授在http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial上提供的UFLDL(Unsupervised Feature Learning and Deep Learning)教程,本文在写的过程中,多有借鉴这个网站提供的资料。 稀疏自编码器(Sparse Autoencoder)可以自动从无标注数据中学习特征,可以给出比原...
2. 利用z值和a值计算出网络每个节点的误差值(即程序中的delta值)。 3. 这样可以利用上面计算出的每个节点的a,z,delta来表达出系统的损失函数以及损失函数的偏导数了,当然这些都是一些数学推导,其公式就是前面的博文Deep learning:八(Sparse Autoencoder)了。 其实步骤1是前向进行的,也就是说按照输入层——》...
【摘要】 在深度学习领域,自编码器(Autoencoders)是一种常用的无监督学习算法,用于学习数据的低维表示。而稀疏自编码器(Sparse Autoencoders)作为自编码器的一种变种,在一定程度上能够更好地学习到数据的稀疏特征表示。本文将介绍稀疏自编码器的基本原理、训练方法以及应用领域。1. 稀疏自编码器的基本原理稀疏自编码...
因此,此时的 sparse autoencoder 损失函数表达式为: 最后的一项表示KL散度,其具体表达式如下: 隐藏层神经元 j 的平均活跃度计算如下: 其中,p 是稀疏性参数,通常是一个接近于0的很小的值(比如 p = 0.05)。换句话说,我们想要让隐藏层神经元 j 的平均活跃度接近 0.05 。为了满足这一条件,隐藏层神经元的活跃度...
sparseautoencoder是一种自动编码器（autoencoder），在训练过程中，输入数据通过编码器映射到一个较低维度的潜空间（latent space），随后，编码器将潜空间中的数据解码回原始维度，目的是最小化原始输入和重构输出之间的差异。sparsecoding则是数据表示的稀疏形式，它要求一个较大的表示矩阵与输入数据相乘，...
sparse autoencoder是一种自动提取样本(如图像)特征的方法。把输入层激活度(如图像)用隐层激活度表征,再把隐层信息在输出层还原。这样隐层上的信息就是输入层的一个压缩过的表征,且其信息熵会减小。并且这些表征很适合做分类器。可以把它和PCA做类比,http://b2museum.cdstm.cn/identification/rlsb-2.htm。 Pall...
Sparse autoencoder 的一个网络结构图 如下所示: 损失函数的求法: 无稀疏约束时网络的损失函数表达式如下: 1 稀疏编码是对网络的隐含层的输出有了约束,即隐含层节点输出的平均值应尽量为 0, 这样的话,大部分的隐含层节点都处于非 activite 状态。因此,此时的 sparse autoencoder 损 失函数表达式为: 后面那项为...
Deep learning:九(Sparse Autoencoder练习) 前言: 现在来进入sparse autoencoder的一个实例练习,参考Ng的网页教程:Exercise:Sparse Autoencoder。这个例子所要实现的内容大概如下:从给定的很多张自然图片中截取出大小为8*8的小patches图片共10000张,现在需要用sparse autoencoder的方法训练出一个隐含层网络所学习到的特征...
DL二(稀疏自编码器 Sparse Autoencoder) 稀疏自编码器 Sparse Autoencoder 一神经网络(Neural Networks) 1.1基本术语 神经网络(neural networks) 激活函数(activation function) 偏置项(bias units) 激活值(activation) 前向传播(forward propagation) 前馈神经网络(feedforward neural network)...