变分自动编码器 Variational AutoEncoder CAE 本文主要包含一下内容: 堆栈自动编码器的基本概念,原理,并使用MNIST数据集进行实现 1. 基本概念 堆栈自动编码器(SAE)也叫深度自动编码器DeepAutoEncoder,从命名上也很容易理解,SAE就是在简单自动编码器的基础上,增加其隐藏层的深度,以获得更好的特征提取能力和训练效果. ...
堆叠自编码器(Stacked Autoencoder,SAE)实际上就是做这样的事情,如前面的自编码器,稀疏自编码器和降噪自编码器都是单个自编码器,它们通过虚构一个x−>h−>xx−>h−>x的三层网络,能过学习出一种特征变化h=f(wx+b)h=f(wx+b)。实际上,当训练结束后,输出层已经没有什么意义了,我们一般将其去掉,即将...
% Thisfilecontains code that helps you get startedonthe% sstacked autoencoder exercise. You will needtocomplete codein%stackedAECost.m% You will also needtohave implemented sparseAutoencoderCost.mand%softmaxCost.m from previous exercises. You will need the initializeParameters.m% loadMNISTImages....
《stacked capsule autoencoders》使用无监督的方式达到了98.5%的MNIST分类准确率。 Stacked Capsule Autoencoders发表在 NeurIPS-2019,作者团队阵容豪华。可以说是官方capsule的第3个版本。前两个版本的是: Dynamic Routing Between Capsules Matrix capsule with EM routing 当然还有最早的Transforming Auto-encoders,发表...
hidden_3_output = sess.run(encoder_output, feed_dict={X: mnist.train.images}) # 获取第四隐藏层的输出 hidden_4_output = sess.run(encoder_output, feed_dict={X: mnist.train.images}) # 输出特征表示结果 print("Feature representation results:") ...
用MATLAB 实现深度学习网络中的 stacked auto-encoder:使用AE variant(de-noising / sparse / contractive AE)进行预训练,用BP算法进行微调
autoencoderdenoising-autoencodersstacked-autoencoderfashion-mnist-dataset UpdatedDec 2, 2018 Python machine-learningsvmpython3stacked-autoencoder UpdatedFeb 8, 2019 Jupyter Notebook pouyaardehkhani/Recommender-System Star0 We use stacked Autoencoders to build a powerfull recommender system for movies. ...
层叠降噪自动编码机(Stacked Denoising Autoencoders (SdA)) 在这一节,我们假设读者已经了解了使用逻辑回归进行MNIST分类和多层感知机。如果你需要在GPU上进行运算,你还需要了解GPU。 本节的所有代码可以在这里下载。 层叠降噪自动编码机(Stacked Denoising Autoencoder,SdA)是层叠自动编码机(Bengio07)的...
我们在无标签数据上学习物体胶囊和其部分胶囊,然后聚集物体胶囊的存在向量。当分辨出这些群集的名字时,我们在SVHN(55%)上达到最高水准,在MNIST上接近最高水准(98.5%)。 1 Introduction 1 导论 Convolutional neural networks (CNN) work better than networks without weight-sharing because of their inductive bias:...
当提取出手写数字图片的特征后,就用softmax进行对其进行分类。关于MINST的介绍可以参考网页:MNIST Dataset。本文的理论介绍也可以参考前面的博文:Deep learning:十六(deep networks)。 实验基础: 进行deep network的训练方法大致如下: 1. 用原始输入数据作为输入,训练出(利用sparse autoencoder方法)第一个隐含层结构的...