# PyTorch 稀疏自动编码器实现指南
在本篇文章中，我们将逐步实现一个稀疏自动编码器（Sparse Autoencoder）使用 PyTorch。对于刚入行的小白来说，我们将分解整个过程，提供明确的步骤，以及详细的代码说明。
## 流程概述
我们可以把整个实现过程划分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2
稀疏矩阵在矩阵中，若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非0元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵。定义非零元素的总数比上矩阵所有元素的总数为矩阵的稠密度。就是很稀疏，像程序员的头发[尴尬]稀疏编码稀疏编码(Sparse Coding)也是一种受哺乳动物视觉系统中简单细胞感受 野而启发的模型.稀疏编码(sparse coding
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2024-01-28 02:17:50
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自动编码器及常见类型：
对于自编码器，往往并不关心输出是什么（因为输出就是输入的复现），只需要关心中间层的编码，或输入到编码的映射。如果在编码和输入不同的前提下，系统仍可以复原输入，则说明编码已承载输入的所有信息。即特征提取。给隐层增加一定的约束，从数据维度：
隐藏层维度小于输入数据维度，当每两层之间的变换均为线性且监督训练的误差是二次型误差时，网络等价于PCA。隐藏层维度大于输入
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2023-11-08 22:18:00
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稀疏编码方方面面-Sparse coding什么是稀疏编码？稀疏编码的概念？ ★概念： a、稀疏编码最初解释为用来发展大脑（边缘检测）的视觉处理技术。 b、稀疏编码是k-means算法的变体。 c、个人觉得：sparse coding与pca有点像，两者的区别在于pca出来的是特征向量，我们用特征向量来重建原有数据，而sparse coding是用字典去重建原有数据。★步骤 ●Train
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2023-12-26 11:52:21
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在2014年，除了对抗学习这一重大的进步之外，图像生成领域还诞生了著名的“从图像到图像”的生成模型：变分自动编码器（Variational Autoencoders，VAE）。这一架构是从自动编码器（Autoencoders）衍生而来，它与线性层所构成的GAN在能力上较为相似，经过适当训练之后它可以生成难辨真假的手写数字与人脸数据。然而，变分自动编码器的“声势”却不像生成对抗网络那样浩大，其一是因
自动编码器（AutoEncoder）由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。编码器和解码器可以是任意模型，通常神经网络模型作为编码器和解码器。自动编码器作为一种数据压缩的方法，其原理是：输入数据经过编码器变成一个编码（code），然后将这个编码作为解码器的输入，观察解码器的输出是否能还原原始数据，因此将解码器的输出和原始数据的误差作为最优化的目标。下面以MNIST数据集为例
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2023-12-10 20:50:53
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最近新入手稀疏编码，在这里记录我对稀疏编码的理解（根据学习进度不断更新中）一，稀疏编码的概述 稀疏编码的概念来自于神经生物学。生物学家提出，哺乳类动物在长期的进化中，生成了能够快速，准确，低代价地表示自然图像的视觉神经方面的能力。我们直观地可以想象，我们的眼睛每看到的一副画面都是上亿像素的，而每一副图像我们都只用很少的代价重建与存储。我们
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2023-12-11 19:23:43
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基于Pytorch的自编码（AutoEncoder）学习前言一、什么是自编码（What is AutoEnconder）?1. Encoder2. Decoder二、autoEnconder 源码三、编码效果对比 欢迎学习交流！ 前言笔者在学习深度学习过程中，首先针对AutoEncoder进行了简单的学习，虽然网上有很多相关资料，但是绝大多部分写的很粗，尤其是包含代码和详细介绍的少之又
我们如何使用自动编码器函数实现聚类? 无监督学习是机器学习的一个分支，它没有标签或输出值。我们只需要理解数据中存在的独特模式。让我们看看图3-1中的自动编码器架构。输入特征空间通过隐藏层转换为低维张量表示，并映射回相同的输入空间。正好在中间的那一层保存着自动编码器的值。AutoEncoder让我们看看下面的例子。torchvision库包含流行的数据集、模型架构和框架。自动编码器是从数据集中识别潜
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2023-09-20 19:56:44
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字符编码使用1. 文本编辑器如何存取文件文本编辑器相当一个运行在内存中的进程，所以文件内容在编辑未存储时都是在内存中的，尚未存储在硬盘之中，在没有保存之前，所编辑的任何文本都只是一堆字符，没有任何逻辑上的意义，当存储文件的时候需要以一定的编码格式存储于硬盘之中，当进行文件读取的时候也需要以同样的编码格式进行读取到内存之中进行操作，如果存储文件的编码和读取文件的编码不一致则会引起读取过程中的乱码导致
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2024-05-15 10:34:00
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自动编码器包括编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分，编码器和解码器都可以是任意的模型，目前神经网络模型用的较多。输入的数据经过神经网络降维到一个编码(coder)，然后又通过一个神经网络去解码得到一个与原输入数据一模一样的生成数据，然后通过比较这两个数据，最小化它们之间的差异来训练这个网络中的编码器和解码器的参数，当这个过程训练完之后，
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2020-03-25 22:57:00
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今日概要 - 编码详解 - 文件操作 - 初识函数 一、字符编码1、代码执行过程 代码-->解释器翻译-->机器码-->执行2、ASCII ASCII:一个Bytes代表一个字符（英文字符/键盘上的所有其他字符），1Bytes=8bit，8bit可以表示0-2**8-1种变化，即可以表示256个字符ASCII最初只用了后七位，127个数字，已经完全
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2024-06-03 13:53:39
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一、自编码器原理自编码器算法属于自监督学习范畴，如果算法把x作为监督信号来学习，这里算法称为自监督学习(Self-supervised Learning) 在监督学习中神经网络的功能:。是输入的特征向量长度，是网络输出的向量长度。对于分类问题，网络模型通过把长度为输入特征向量?变换到长度为的输出向量?，这个过程可以看成是特征降维的过程，把原始的高维输入向量?变换到低维的变量?。特征降维(Dimen
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2023-12-23 17:09:54
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一、自编码器原理自编码器算法属于自监督学习范畴，如果算法把x作为监督信号来学习，这里算法称为自监督学习(Self-supervised Learning) 在监督学习中神经网络的功能:。是输入的特征向量长度，是网络输出的向量长度。对于分类问题，网络模型通过把长度为输入特征向量?变换到长度为的输出向量?，这个过程可以看成是特征降维的过程，把原始的高维输入向量?变换到低维的变量?。特征降维(Dimen
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2023-12-23 17:08:28
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盗图一张，自动编码器讲述的是对于一副输入的图像，或者是其他的信号，经过一系列操作，比如卷积，或者linear变换，变换得到一个向量，这个向量就叫做对这个图像的编码，这个过程就叫做encoder，对于一个特定的编码，经过一系列反卷积或者是线性变换，得到一副图像，这个过程叫做decoder，即解码。然而自动编码器有什么用，看到上面的博客所写所以现在自动编码器主要应用有两个方面，第一是数据去
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2023-07-28 20:27:25
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介绍本示例用于说明如何训练数字图像分类的堆栈自动编码器。多隐藏层神经网络可用于处理复杂数据集的分类问题，如图片。每一个层可以从不同的抽象层次进行学习。但是，训练包含多隐藏层的神经网络比较困难。一个可行的方法是每次只训练一个层。这个过程可以通过自动编码器的神经网络实现。首先通过无监督的自动编码器对隐藏层的每一层进行单独训练，然后训练最后一层softmax层；最后把各层进行组合形成一个堆栈网络，通过监
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2024-01-25 19:44:23
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档@TOC前言在本文中，我们将研究自动编码器。本文介绍了自动编码器的数学和基本概念。我们将讨论它们是什么，限制是什么，典型用例，并将查看一些示例。我们将从对自动编码器的一般介绍开始，我们将讨论激活函数在输出层和损失函数的作用。然后我们将讨论什么是重构误差。最后，我们将研究典型的应用，如降维、分类、去噪和异常检测。1、介绍在深度学习中，自
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2023-05-04 14:23:37
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学习目标目标 了解自动编码器作用 说明自动编码器的结构 应用 使用自动编码器对Mnist手写数字进行数据降噪处理
原创
2022-05-09 15:48:05
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1. 大致了解1.1 原理自动编码器是一种无监督的数据维度压缩和数据特征表达方法。在大部分提到自动编码器的场合，压缩和解压缩的函数是通过神经网络实现的。一个简单的自编码器结构如下所示：可以看到上述结构只有一个隐藏层，从输入到隐藏层即为Encoder（编码器），从隐藏层到输出即为Decoder（解码器）。那么自编码器这么简单的结构如何达到降维的目的呢？我们知道，一个最简单的自编码器（上图所示）只有三
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2023-12-22 22:10:06
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引言 当你在看论文的时候，经常会遇到编码器、解码器、自编码器（Autoencoder）这些字眼，它们到底是干什么的呢？其主要作用又是什么呢？那么本篇主要带大家了解自编码器（Autoencoder）。自编码器（Autoencoder）介绍自编码简单模型介绍 暂且不谈神经网络、深度学习等，仅仅是自编码器的话，其原理其实很简单。自编码器可以理解为一个试图去还原其原始输入的系统。自编码器模型如
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2023-09-22 20:17:16
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