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自编码器模型如下图所示。 从上图可以看出,自编码器模型主要由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)组成,其主要目的是将输入 x 转换成中间变量 y ,然后再将 y 转换成 x~ ,然后对比输入 x 和输出 x~,使得他们两个无限接近。 这就是自编码器最基本的原理。 二、神经网络自编码模型 在深度学习中,自动编码器是...
基本自编码器（Vanilla Autoencoder）：基本自编码器是最简单的自编码器形式，由一个编码器和一个解码器组成。编码器和解码器通常是对称的，即编码器的层数和结构与解码器相同。基本自编码器可以用于数据降维和特征提取等任务。变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）：变分自编码器是一种生成模型，与基本自编码...
1 - 理解判别式模型和生成式模型(Discriminative vs generative models) 2 - 理解潜变量模型(Latent variable models) 3 - 自动编码器(Autoencoder) 4 - 变分自动编码器(Variational Autoencoder) 5 - 损失函数解构 ELBO 6 - 重参数化技巧 Reparameterization Trick 7 - 变分自编码器的示例代码 1 - 理解判别式...
3.1.标准自编码器 3.1.1.静态线性因子模型是一个特例 3.2.扩展自编码器模型以包括协变量 3.2.1.条件线性因子模型是一个特例 3.3.正则化自编码器学习 3.3.1.训练、验证和测试 3.3.2.正则化技术 3.3.3.优化算法 4.美国股票的实证研究 4.1.数据 4.2.模型比较 4.3.统计性能评估 4.4.经济绩效评估 4.5.特征重要...
生成模型对大多数人来说是一个全新的领域。大多数人一开始接触到的往往都是机器学习中的分类任务——也许因为它们更为直观;而生成模型试图生成看起来很逼真的样本,所以人们对它了解甚少。考虑到自编码器(最近GAN的前身)丰富的资源和研究,所以选择在一个更简单的环境介绍生成模型。 生成模型非常具有挑战性。由于生成...
自编码器模型详解与实现(采用tensorflow2.x实现) 使用自编码器学习潜变量 编码器 解码器 构建自编码器 从潜变量生成图像 完整代码 使用自编码器学习潜变量 由于高维输入空间中有很多冗余,可以压缩成一些低维变量,自编码器于1980年代Geoffrey Hinton等人首次推出。在传统的机器学习技术中用于减少输入维度的技术,包括主成...
作为一种特殊的编码器模型,变分自编码器(Variational autoencoder,VAE)也是生成模型的两座大山之一(另一座是我们下一讲要说的生成对抗网络GAN),VAE特别适用于利用概念向量进行图像生成和编辑的任务。 经典的自编码器由于本身是一种有损的数据压缩算法,在进行图像重构时不会得到效果最佳或者良好结构的潜在空间表达,VAE...
编码），通常用于降维或特征学习。深度学习时代，自编码器和自编码的概念也广泛地用于数据的生成模型，在...