无监督学习-稀疏自动编码(Sparse Autoencoder) 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)
SAE(Sparse Auto Encoder)作为Auto Encoder的一种,通过稀疏化激活的方式,常被用于从大语言模型中提取可解释的特征。但最近cocomix等一系列工作的出现又揭示了SAE作为Auto Encoder用于表征和预测的潜力。下面就简单介绍下SAE的原理以及和其他Auto Encoder的区别。 SAE的原理 SAE的原理图 相比于传统的Auto Encoder架构,SAE...
GitHub - tim-lawson/mlsae: Multi-Layer Sparse Autoencoders Embarrassingly simple,直接拿一个SAE在所有layer训一遍就完事了,其实residual stream本身写来写去cosine similarity就很高,所以好像直接训也能识别的不错:有一个点要注意就是loss设计,不同layer的magnitude不一样,所以要额外处理一下: ...
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) 1.2神经元(neuron)模型 这...
七、Sparse Autoencoder介绍 目前为止,我们已经讨论了神经网络在有监督学习中的应用。在有监督学习中,训练样本是有类别标签的。现在假设我们只有一个没有带类别标签的训练样本集合 ,其中 。自编码神经网络是一种无监督学习算法,它使用了反向传播算法,并让目标值等于输入值,比如...
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...
【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...
稀疏自编码器 Sparse Autoencoder 降噪自编码器 Denoising Autoencoder 堆叠自编码器 Stacked Autoencoder 稀疏自编码器可以看做是自编码器的一个变种,它的作用是给隐藏神经元加入稀疏性限制,那么自编码神经网络即使在隐藏神经元数量较多的情况下任然可以返现输入数据中一些有趣的结构。
10:59 [动手写神经网络] pytorch 高维张量 Tensor 维度操作与处理,einops 23:03 [动手写 Transformer] 手动实现 Transformer Decoder(交叉注意力,encoder-decoder cross attentio) 14:43 [动手写神经网络] kSparse AutoEncoder 稀疏性激活的显示实现(SAE on LLM) 16:22 [...
在现代数据科学中,特征降维是一项至关重要的技术。它可以帮助我们减少数据的维度,从而提高模型的训练效率、减少存储需求并提高可视化效果。稀疏自编码器(Sparse Autoencoder)是深度学习的一种特殊神经网络结构,因其在特征降维任务中的优越表现而受到关注。本文将探讨稀疏自编码器的基本原理,以及如何利用它进行特征降维,最后...