IntroSparse AutoEncode (SAE) TLDR 就是一个宽度很大的linear proj + 激活函数 + linear proj(有可能再加一个threshold i.e. JumpReLU),通过loss设计让激活稀疏化。 根据 https://transformer-circuits.pub/20…
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(...
TLDR:稀疏自动编码器(sparse autoencoder)只是一种常规的自动编码器(regular autoencoder),它使用 L1 惩罚( L1 penalty )或 KL 散度损失(KL divergence loss)来鼓励稀疏性,而不是使用低维瓶颈( low-dimensional bottleneck.)。 如果您理解了上述所有单词,您可能会对 OpenAl 论文感兴趣,该论文使用稀疏自动编码器(sp...
【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...
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)...
sparse_autoencoder .gitignore .pre-commit-config.yaml LICENSE README.md SECURITY.md pyproject.toml Sparse autoencoders This repository hosts: sparse autoencoders trained on the GPT2-small model's activations. a visualizer for the autoencoders' features ...
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...
Files main sae-viewer public src .gitignore README.md package-lock.json package.json tailwind.config.js tsconfig.json sparse_autoencoder .gitignore .pre-commit-config.yaml LICENSE README.md SECURITY.md pyproject.tomlBreadcrumbs sparse_autoencoder / sae-viewer/ Directory actions More options...
2.计算出代价函数Jsparse(W,b)及其梯度。具体见程序sparseAutoencoderCost.m。 3.通过函数computeNumericalGradient.m计算出大概梯度(EPSILON= 10-4),然后通过函数checkNumericalGradient.m检查上一步写的计算梯度的代码是否正确。首先,通过计算函数 在点[4,10]处的梯度对比用computeNumericalGradient.m中的方法计算该...
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 [...