摘要
一个新的系列，来自于斯坦福德深度学习在线课程：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial。本文梳理了该教程第一部分的内容，主要包括人工神经网络入门、反向传递算法、梯度检验与高级优化 和 自编码算法与稀疏性等要点。最后以课程作业作为总结和练习。
前言斯坦福深度学习在线课程是 Andrew
转载
2024-02-06 21:51:58
140阅读
目录配套讲解视频1.程序和数据集2.自动编码器2.1自编码器原理2.2代码实现 3.堆叠式自编码器4.稀疏自编码器4.1稀疏编码 4.2.稀疏自编码器 配套讲解视频建议配合视频阅读博文10分钟学会自动编码器从原理到编程实现_哔哩哔哩_bilibili
10分钟学会自动编码器从原理到编程实现 1.程序和数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1
转载
2023-12-11 08:28:18
140阅读
刚学自编码，以下是本人关于题目问题的一点思考。自编码器是一种非常简单的BP神经网络，是一种无监督学习算法。使用一个三层（只有一个隐含层）的自编码网络，然后设置隐含节点的数量少于输入层节点，就能够轻松地实现特征降维。如图：
Fig1. 自编码器网络结构（图片来自网络） refer to: Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（四）如果隐藏节点比可视节点（输入、输出）少
转载
2023-08-05 11:35:38
139阅读
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
转载
2024-06-03 13:53:39
56阅读
1. 自编码器前面介绍了神学习算法，其模型结构与上述的神经网络
原创
2023-06-14 21:06:18
448阅读
文章——Auto-encoder based dimensionality reduction
Auto-encoder（自动编码器）——三层神经网络——以前被称为auto-association（自动关联）——构建了深度学习的“building block”
0摘要——了解自动编码器在降维上的能力以及跟其他先进降维方法的比较
1前言简介
转载
2023-08-28 18:20:53
404阅读
编码维数小于输入维数的欠完备自编码器可以学习数据分布最显著的特征，但如果这类自编码器的容量过大，将会专注于复制任务进而学习不到任何有益信息。如果隐藏编码的维数与输入相等或者大于输入的过完备自编码器同样会发生类似的问题，在这种情况下，线性的编码器与解码器也可以学会输入数据的复制，进而学习不到任何有益特征。理想情况下，根据要建模的数据分布的复杂性，选择合适的编码维数与编码器、解码器容量，可以成功训练出
转载
2023-11-29 05:41:42
215阅读
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)
转载
2019-08-31 09:21:00
1772阅读
2评论
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），
转载
2024-03-14 21:02:52
104阅读
# 实现稀疏自编码器的指南
## 引言
稀疏自编码器是一种特殊的自编码器，可以学习输入数据的稀疏表示。稀疏性假设认为数据的高维特征中，少数几个特征是重要的，这种网络结构在特征选择和降维方面非常有用。在这篇文章中，我们将通过步骤教你如何用 Python 实现一个简单的稀疏自编码器。
## 流程概述
首先，我们需要先了解实现稀疏自编码器的整体流程。我们将整个过程分解为以下几个步骤：
| 步骤
稀疏自动编码器另一种会导致良好特征提取的约束是稀疏性：通过在成本函数中添加适当的函数项，强迫自动编码器减少编码层中活动神经元的数量。例如，可以强迫其在编码层中平均仅有5%的显著活动神经元。这迫使自动编码器将每个输入表示为少量活动神经元的组合。结果，编码层中的每个神经元最终会代表一个有用的特征一种简单的方式是在编码层中使用sigmoid激活函数（将编码限制为0到1之间的值），使用较大的编码层（例如有
转载
2024-09-10 19:54:56
54阅读
栈式自编码算法 From Ufldl
Jump to:
navigation,
search
Contents [hide]1 概述2 训练3 具体实例4 讨论5 中英文对照6 中文译者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
转载
2023-12-15 18:56:05
107阅读
1. 前言深度学习的威力在于其能够逐层地学习原始数据的多种表达方式。每一层都以前一层的表达特征为基础，抽取出更加抽象，更加适合复杂的特征，然后做一些分类等任务。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
转载
2023-12-18 20:53:05
538阅读
原标题：如果我是小白，学Python要准备什么呢？学习Python必不可少的一部肯定是工具，一种是编码器，一种是解释器：编码器就是Python。目前，Python有两个版本，一个是2.x版，一个是3.x版，这两个版本是不兼容的，因为现在Python正在朝着3.x版本进化，在进化过程中，大量的针对2.x版本的代码要修改后才能运行，所以，目前有许多第三方库还暂时无法在3.x上使用。IDE工具。IDE集
转载
2024-08-01 16:23:27
31阅读
Python2与Python3字符编码的区别 字符编码应用之Python(掌握)执行Python程序的三个阶段Python2与Python3字符串类型的区别(了解)Python2Python3目录字符编码应用之Python(掌握)执行Python程序的三个阶段Python2与Python3字符串类型的区别(了解)Python2str类型Unicode类型Python3字符编码应用之Pyt
转载
2024-02-23 10:48:03
20阅读
简单自编码器实现 在我们使用TensorFlow进行深度学习训练时，很多时候都是与Numpy数据打招呼，例如我们csv或者照片数据等。 但是我们都知道，TensorFlow训练时都是使用Tensor来存储变量的，并且网络输出的结果也是Tensor。一般情况下我们不会感受到Numpy与Tensor之间的区别，因为TensorFlow网络在输入Numpy数据时会自动转换为Tensor来处理。 但是在输
转载
2024-01-28 07:25:14
55阅读
介绍栈式自编码神经网络(Stacked Autoencoder,SA)，是对自编码网络的一种使用方法，是一个由多层训练好的自编码器组成的神经网络。由于网络中的每一层都是单独训练而来，相当于都初始化了一个合理的数值。所以，这样的网络会更容易训练，并且有更快的收敛性及更好的准确度。栈式自编码常常被用于预训练（初始化）神经网络之前的权重预训练步骤。例如，在一个分类问题上，可以按照从前向后的顺序执行每一层
转载
2024-01-17 05:52:16
99阅读
本次包含3个部分：简单的自编码器卷积自编码器去噪自编码器 目录1 简单的自编码器压表示法缩可视化数据线性自编码器训练检查结果2 卷积自编码器EncoderDecoder解码器：转置卷积训练检查结果（额外）解码器：上采样层 + 卷积层3 去噪自编码器去噪训练检查去噪效果 1 简单的自编码器首先，我们将构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，我们通过编码器传
转载
2024-02-03 11:38:25
73阅读
当拥有很多的标注数据时，可以训练一个深层的神经网络。但是没有标注的数据时，依然可以利用无监督的自编码器来提取特征。自编码器（AutoEncoder），顾名思义，即可以使用自身的高阶特征编码自己。自编码器其实也是一种神经网络，它的输入和输出是一致的，它借助稀疏编码的思想，目标是使用稀疏的一些高阶特征重新组合来重构自己。因此，它的特点非常明显：第一，期望输入／
转载
2023-12-10 09:56:26
168阅读
### 实现稀疏自编码器的Python代码实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现稀疏自编码器的Python代码。首先，我们来看一下整个实现流程。
#### 实现流程表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ------------ |
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 构建稀疏自编码器模型 |
| 3 | 训练模型 |
原创
2024-04-30 04:58:32
123阅读
