自编码器是一种能够通过无监督学习，学到输入数据高效表示的人工神经网络。输入数据的这一高效表示称为编码（codings），其维度一般远小于输入数据，使得自编码器可用于降维（查看第八章）。更重要的是，自编码器可作为强大的特征检测器（feature detectors），应用于深度神经网络的预训练（查看第十一章）。此外，自编码器还可以随机生成与训练数据类似的数据，这被称作生成模型（generative
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2024-05-17 13:11:52
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VAE变分推导依赖数学公式（1）贝叶斯公式：\(p(z|x) = \frac{p(x|z)p(z)}{p(x)}\)
（2）边缘概率公式：\(p(x) =\int{p(x,z)}dz\)
（3）KL 散度公式：\(D_{KL}(p||q)=\int{p(x)log\frac{p(x)}{q(x)}}dx\)推导方式一注：一般随机变量是用大写字母表示，随机变量的取值用小写字母表示，随机变量的概率密度
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2023-10-16 22:54:59
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目录一、什么是变分自编码器二、VAE的公式推导三、重参数化技巧 一、什么是变分自编码器 在讲述VAE(variational auto-encoder)之前，有必要先看一下AE(auto-encoder)。AE采用自监督学习的方式对高维数据进行高效的特征提取和特征表示，AE的结构中包含一个编码器（encoder）和解码器（decoder），其中encoder的作用是将我们的数据空间映射到另一
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2023-10-18 18:45:36
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1.Load Data下载数据并解压，然后加载，没有变化2.Construct Network与官方网页相比，改进了代码，更加细致，同时增加了解析2.1.Overview自动编码器包含两个部分：编码器和解码器。 编码器接受图像输入并输出压缩表示（编码），压缩表示是大小为latent_dim的矢量，在此示例中为20。 解码器获取压缩表示，对其进行解码，然后重新创建原始图像。 变分自编码器的结构如下图
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2023-10-16 21:47:33
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# 自编码器降维：Python实现与应用
## 引言
在高维数据处理的过程中，常常会面临“维度诅咒”的问题，降低数据的维度有助于提高计算效率、减少存储空间并可能提高模型的性能。自编码器（Autoencoder）作为一种无监督学习的方法，在降维和特征提取中扮演着重要的角色。本文将介绍自编码器的基本原理，使用Python实现，展示其应用，并附上相关的流程图和类图。
## 自编码器简介
自编码器
# 自编码器降维的Python实现指南
自编码器是一种广泛使用的神经网络架构，尤其在数据降维方面表现出色。作为一名新手开发者，首先需要了解自编码器的基本原理，然后通过Python进行实现。本文将为您提供一个详细的流程和示例代码，以帮助您理解如何使用自编码器进行降维。
## 流程概述
在开始之前，您需要了解实现自编码器降维的关键步骤。以下是整体流程的表格：
| 步骤 | 描述
变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）是一种生成模型，它可以从数据中学习到一个潜在变量的概率分布，同时也能够通过这个概率分布生成新的数据。 VAE 的核心思想是利用变分推断（variational inference）的方法，学习一个潜在变量的概率分布，从而使得模型能够生成新的样本，并且在生成过程中能够控制样本的特征。下面我们将详细介绍 VAE 的模型结构和推导过程
在这篇博文中，我将分享如何使用 PyTorch 自编码器进行降维。自编码器作为一种无监督学习算法，可以帮助我们从高维数据中提取有用的特征，进而为数据分析和机器学习任务提供支持。通过降维的过程，我们可以降低计算成本、提高模型的效率，并改善数据可视化。
## 背景定位
随着数据量的不断增加，如何有效地处理和分析高维数据成为了一个亟待解决的问题。自编码器作为有效的降维工具，能够通过学习输入数据的低维
简介： 传统机器学习任务任务很大程度上依赖于好的特征工程，但是特征工程往往耗时耗力，在视频、语音和视频中提取到有效特征就更难了，工程师必须在这些领域有非常深入的理解，并且需要使用专业算法提取这些数据的特征。深度学习则可以解决人工难以提取有效特征的问题，大大缓解机器学习模型对特征工程的依赖。 深度学习在早期一度被认为是一种无监督的特征学习过程，模仿人脑对特征逐层抽
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2023-12-25 15:59:23
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# 使用 PyTorch 实现自编码器降维指南
自编码器是一种使用神经网络进行无监督学习的模型，广泛应用于数据降维。本文将逐步教您如何使用 PyTorch 实现自编码器进行降维，帮助您理解这一过程。以下是实现自编码器的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
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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
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2023-08-28 18:20:53
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目录1.Denoising Auto-Encoder2.Dropout Auto-Encoder3.Adversarial Auto-Encoder（1）原理图（2）解释说明 1.Denoising Auto-Encoder 一般而言，自编码器网络的训练较为稳定，从之前的自编码器的训练效果来也确实是这样的，但是由于损失函数是直接度量重
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2023-08-08 11:50:42
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PCA（主成分分析）原理简介 PCA将复杂事情简单化，通过降维映射和线性变换来寻找一个“方差最大”、“误差最小”变量来表征数据特征。 PCA利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。PCA是一种简化数据集的技术，它是一个线性变换，这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中。主成分分析经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征，往往能够保留住数据的最重要方面的特征。但是如果数据
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2024-02-03 05:54:31
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以下代码来源于mathworks官网文档trainAutoencoder的Examples部分，注释来源是翻译原网页的介绍以及自己的理解。Train Sparse Autoencoder训练稀疏自编码器利用8个特征4177个样本的数据进行稀疏自编码器的训练，训练设置为系统默认。利用训练后的网络进行数据重建，最后给出了重建误差作为网络效果的衡量。%% Train Sparse Autoencoder
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2023-09-29 21:30:37
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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
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2024-01-28 07:25:14
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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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本文隶属于AVR单片机教程系列。 好久没写这个系列了。今天讲讲旋转编码器。旋转编码器好像不是单片机玩家很常用的器件，但是我们的开发板上有，原因如下：旋转编码器挺好用的。电位器能旋转的角度有限，旋转编码器可以无限圈旋转；旋转时不连续，有卡点，适合对应离散数据。开发板上选用的旋转编码器，使用起来简单、方便。本来旁边的电位器（旋钮，以后会讲）一枝独秀，挺孤单的，我就配一个高度大致相同的旋转编码
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2024-02-15 14:50:24
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但你扔过就知道，你不可能每次都射中同一个点一样，由于手的抖动或者风的影响、力度、食指的摆放位置、身体的姿态等，
原创
2023-12-28 12:31:02
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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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变换编码(1)大尺寸变换块舍弃高频系数（2)多核变换技术 视频的变换编码是指将帧内预测和帧间预测得到的残差信号从空间域转换至变换域，用变换系数来表示，使得能量较为分散的残差信号在变换域变得相对集中，达到进一步去除二维矩阵中预测残差的统计冗余的口的。变化编码是视频混合编码框架中的一个重要环节，为视频压缩后期的量化操作做前期准备，变换编码本身是无损的，但后续的量化却是有损的。口前视频编码标准采用离
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2024-02-21 19:35:48
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