自编码器(autoencoder)是神经网络的一种,经过训练后能尝试将输入复制到输出。自编码器()autoencoder)内部有一个隐藏层 h,可以产生编码(code)表示输入。该网络可以看作由两部分组成:一个由函数 h = f(x) 表示的编码器和一个生成重构的解码器 r = g(h)。如果一个自编码器只是简单地学会将输出设置为 g(f(...
自编码器（autoencoder）是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出。该网络可以看作由两部分组成：一个由函数h=f(x)表示的编码器和一个生成重构的解码器r=g(h)。在自编码器的基础上，随机编码器的形成过程为：在编码器和解码器注入一些噪声，使得它们的输出是来自分布的采样。 自编码器 自编码器...
1. 编码器Encoder:将训练-验证-测试集输入数据压缩为编码表示的模块,该编码表示通常比输入数据小几个数量级。 2. 瓶颈Bottleneck:包含压缩知识表示的模块,因此是网络中最重要的部分。 3. 解码器Decoder:帮助网络“解压缩”知识表示并从其编码形式中重建数据的模块。然后将输出与真实值进行比较。 整个架构如下所示: ...
Auto-Encoder,中文称作自编码器,是一种无监督式学习模型。它基于反向传播算法与最优化方法(如梯度下降法),利用输入数据X本身作为监督,来指导神经网络尝试学习一个映射关系,从而得到一个重构输出XR。在时间序列异常检测场景下,异常对于正常来说是少数,所以我们认为,如果使用自编码器重构出来的输出XR跟原始输入的差异超出...
1. 介绍 1.1 什么是自编码器 自编码器是一种特殊的神经网络架构,他的输入和输出是架构是相同的。自编码器是通过无监督的方式来训练来获取输入数据在较低维度的表达。在神经网络的后段这些低纬度的信息表达再被重构回高维的数据表达。一个自编码器可以理解成是一个回归任务,用来预测他的输入(构建一个identity func...
近年来,自编码器(Autoencoder)一词在许多人工智能相关的研究论文、期刊和学位论文中被频繁提及。自动编码器于1980年推出,是一种用于神经网络的无监督学习技术,可以从未被标注的训练集中学习。 本文重点介绍自编码器的概念、相关变体及其应用,闲话少说,我们直接开始吧!
特征区分技术可以用于上文介绍的Auto-encoder,具体上可以这么理解:在Auto-encoder中我们将图片、文字、语音等放入Encoder得到的输出向量Embedaing中就包含了这些输入的特征信息,但是一个输入可能存在不同的特征信息,例如一段语音就包含语音的内容、说话者的特征等等,那么有没有可能在Embedaing中将这些特征分别提取出来呢?这...
2.1 Sparse AutoEncoder稀疏自动编码器: 稀疏自编码器简单地在训练时结合编码层的稀疏惩罚 Ω(h) 和重构误差:L(x,g(f(x))) + Ω(h),其中 g(h) 是解码器的输出,通常 h 是编码器的输出,即 h = f(x)。稀疏自编码器一般用来学习特征,以便用于像分类这样的任务。稀疏正则化的自编码器必须反映训练数...