文章目录卷积码基础卷积码的概念卷积码编码器的结构卷积编码器表示1、连接矢量（生成矢量)2、状态描述和状态图3、树图4、网格图（The trellis Diagram） 卷积码基础分组码—无记忆编码卷积码—记忆编码能够识记卷积码的基本概念;能够根据连接矢量画出卷积码的编码器，并进行编码;能够根据编码器画出该卷积码状态转移图和网格图;能够运用维特比译码算法对卷积码进行译码;了解交织的概念。卷积码的概
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2024-08-08 11:05:44
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本文介绍了自编码器（AE），变分自编码器（VAE）图自编码器（GAE）和变分图自编码器（VGAE）的基本原理，以及说明了如何使用这四种方法应用到下游任务：分类，聚类，可视化等。
自编码器是无监督学习领域中一个非常重要的工具。最近由于图神经网络的兴起，图自编码器得到了广泛的关注。笔者最近在做相关的工作，对科研工作中经常遇到的：图自编码器（GAE）和
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2024-01-10 14:02:36
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上期为大家讲解了卷积的变体——转置卷积。那么转置卷积可以实现什么样的功能呢？知道的小伙伴请文末留言，我们将抽取一位幸运儿给予神秘奖品哦。本期将继续为大家带来卷积的变体：空洞卷积（Dilated Convolution）。空洞卷积提出背景在像素级预测问题中（比如语义分割，这里以FCN[1]为例进行说明），图像输入到网络中，FCN先如同传统的CNN网络一样对图像做卷积以及池化计算，降低特征图尺寸的同时
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2024-03-19 13:54:26
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卷积自编码器（Convolutional Autoencoder）是一种特殊的自编码器，广泛应用于数据降维、特征提取和无监督学习等任务。通过卷积层来捕捉数据的空间结构，将输入数据通过编码器压缩成潜在表示，再通过解码器重构数据。本文将详细讲解卷积自编码器在 Python 中的实现过程，并通过多个可视化图表辅助理解。
## 协议背景
卷积自编码器的背景中，我们可以用四象限图展示其与传统自编码器以及
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，包括主成分分析（Principal Component Analysis, PCA
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2024-04-12 13:41:44
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通过MATLAB来实现图自编码器，用于高光谱图像特征的提取。 文章目录前言一、MATLAB相关知识二、编写算法1.图自编码器搭建2.可视化相关参数总结 前言 算法输入数据：图节点属性矩阵；邻接矩阵；概率p；W为自编码器的隐藏表示，即训练参数矩阵，Z为输入数据的重构表示。算法伪代码： 一、MATLAB相关知识 1.1 创建单位矩阵 II = eye(5,5)1.2 计算图的度矩阵D 采用
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2023-10-11 15:48:13
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卷积去噪自动编码器简介卷积去噪自动编码器原理其实并不复杂，只是在卷积自动编码器中的输入加入了噪声。这样训练后可以用于获得破损(加入噪声)的输入和纯净的输出之间的映射关系。 上图为卷积自动编码器模型。它包含编码（Encoder）和解码(Decoder)两个部分，在我们加入噪声之后，可以用于做缺陷检测之类。这里详细的我就不介绍了，大家不懂的可以去看看别的博客。代码实现首先是util模块代码如下，这块代
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2024-01-27 19:37:32
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# 卷积自编码器（Convolutional Autoencoders）在PyTorch中的应用
卷积自编码器（Convolutional Autoencoders，CAE）是一种用于无监督学习的神经网络。它们由编码器和解码器两部分组成，可以有效地学习到输入数据的特征，并通过重建来评估学习的效果。卷积自编码器不仅在图像处理领域表现出色，还广泛应用于降噪、图像压缩等任务。
## 1. 什么是自编
一、自编码器自编码器（Autoencoder）是一种旨在将它们的输入复制到的输出的神经网络。他们通过将输入压缩成一种隐藏空间表示（latent-space representation），然后这种重构这种表示的输出进行工作。这种网络由两部分组成：编码器：将输入压缩为潜在空间表示。可以用编码函数h = f（x）表示。 解码器：这部分旨在重构来自隐藏空间表示的输入。可以用解码函数r = g（h）表示。
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2023-12-27 10:28:23
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这篇文章的目的是介绍关于利用自动编码器实现图...
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2019-12-26 14:07:00
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1.为何要引入空洞卷积1.1.Pool下采样的缺点 在分割网络中，一般先通过Conv和Pool进行操作，其中Conv提取特征信息（假设padding为same），Pool进行下采样。下采样的好处就是能够减少feature map的尺寸并且增大感受野，但是这又引起了另一个问题，那就是经过下采样后，一些细节的信息就丢失掉了。而在后续的上采样阶段，想要对这些丢失掉的
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2024-02-08 14:48:54
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# 图像自编码器与PyTorch
## 引言
图像自编码器是一种神经网络架构，能够将高维图像数据压缩到低维表示，并且可以从这种低维表示重构原始图像。它们在图像降噪、特征提取和生成对抗网络等领域中具有广泛应用。本文将探讨图像自编码器的基本原理，并通过PyTorch实现一个简单的自编码器示例。
## 图像自编码器的基础原理
自编码器主要由两个部分组成：编码器和解码器。编码器负责将输入数据转化为
漫谈autoencoder：降噪自编码器/稀疏自编码器/栈式自编码器（含tensorflow实现） 0. 前言 在非监督学习中，最典型的一类神经网络莫过于autoencoder(自编码器)，它的目的是基于输入的unlabeled数据X={x(1),x(2),x(3),...}X={x(1),x(2),x(3),...}，通过训练得到数据的一个降维特征表达H={h(1),h(2)
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2019-08-31 09:21:00
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文章目录前言一、自编码器是什么？二、为什么要用输入来重构输出？三、自编码器的作用总结 前言 这里通过自己的学习和理解简单介绍一下自编码器的定义和作用，希望大家可以有所收获~一、自编码器是什么？ 自编码器（Autoencoder，AE），是一种利用反向传播算法使得输出值等于输入值的神经网络，它先将输入压缩成潜在空间表征，然后通过这种表征来重构输出。 简单来说，就是可以自动实现编码与解码操作过
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2024-05-30 11:18:24
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栈式自编码算法一、概述逐层贪婪训练法依次训练网络的每一层，进而预训练整个深度神经网络。在本节中，我们将会学习如何将自编码器“栈化”到逐层贪婪训练法中，从而预训练（或者说初始化）深度神经网络的权重。栈式自编码神经网络是一个由多层稀疏自编码器组成的神经网络，其前一层自编码器的输出作为其后一层自编码器的输入。对于一个 \textstyle n 层栈式自编码神经网络，我们沿用自编码器一章的各种符号，假定用
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2024-04-29 13:03:55
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这篇文章的目的是介绍关于利用自动编码器实现图像降噪的内容
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2021-07-19 13:59:05
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文章目录一、自编码器（Autoencoder, AE）自编码器的结构和思想结构思想自编码器的作用与类型作用类型二、Tensorflower代码实现普通自编码器多层自编码器卷积自编码器稀疏自编码器 一、自编码器（Autoencoder, AE）自编码器的结构和思想结构自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。自编码器是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出。自编码器由编码器和
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2023-10-07 16:30:35
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本讲先要介绍的是自编码器模型。作为一种无监督或者自监督算法，自编码器本质上是一种数据压缩算法。从现有情况来看，无监督学习很有可能是一把决定深度学习未来发展方向的钥匙，在缺乏高质量打标数据的监督机器学习时代，若是能在无监督学习方向上有所突破对于未来深度学习的发展意义重大。从自编码器到生成对抗网络，小编将和大家一起来探索深度学习中的无监督学习。1自编码器器所谓自编码器（Autoencoder，AE），
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2024-03-14 21:02:52
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参考书目：陈允杰.TensorFlow与Keras——Python深度学习应用实战.北京:中国水利水电出版社,2021本系列基本不讲数学原理，只从代码角度去让读者们利用最简洁的Python代码实现深度学习方法。自编码器是一种实现编码和解码的神经网络，是一种数据压缩的算法，类似于主成分分析，是一种降维的特征提取。其特点为：1.只使用特定的数据自编码器，只适用于与训练集相似的数据压缩。 2
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2024-05-08 20:55:59
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介绍关于利用自动编码器实现图像降噪的内容
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2021-07-15 14:17:28
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