前言上一章节学习了卷积的写法,主要注意的是其实现在theano.tensor.nnet和theano.sandbox.cuda.dnn中都有对应函数实现, 这一节就进入到无监督或者称为半监督的网络构建中. 首先是自编码器(Autoencoders)和降噪自编码器(denoising Autoencoders)国际惯例, 参考网址:Denoising Autoencoders (dA)Learnin
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2024-05-15 21:12:12
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降噪自编码器(denoising autoencoder，DAE) 这里不是通过对损失函数施加惩罚项，而是通过改变损失函数的重构误差项来学习一些有用信息。 向输入的训练数据加入噪声，并使自编码器学会去除这种噪声来获得没有被噪声污染过的真实输入。因此，这就迫使编码器学习提取最重要的特征并学习输入数据中更加鲁棒的表征，这也是它的泛化能力比一般编码器强的原因。目的是使特征很鲁棒。 denois
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2023-12-06 12:44:12
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一、当我说字符时，我在说什么？当我们提起字符串时，每个程序员都能理解到，我们说的是一个字符序列。但是，当我们说字符时，很多人就困惑了。写在纸上的字符很容易辨识，但是为了将不同的字符在计算机中标识出来，人类发明了unicode字符。简单讲，unicode可以看成是一个标准的函数，它将一个具体的字符映射成0-1114111之间的一个数字，这个数字叫做码位。通常，码位用十六进制表示，并且前面会加上“U+
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2024-09-27 08:29:43
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前言前面已经学习了softmax,多层感知器,CNN，AE，dAE，接下来可以仿照多层感知器的方法去堆叠自编码器理论通过将降噪自编码器的低层隐单元输出作为当前层的输入，可以把自编码器堆叠成深度网络。 这类的无监督预许连方法是逐层展开的。每一层都通过最小化输入(上一层的输出编码)的重构误差训练一个降噪自编码器. 一旦之前的k层被训练了，我们就可以训练第k+1层, 因为我们可以计算下一层的隐层表示。如
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2024-08-15 23:23:50
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简介自编码器（AutoEncoder）是深度学习中的一类无监督学习模型，由encoder和decoder两部分组成encoder将原始表示编码成隐层表示decoder将隐层表示解码成原始表示训练目标为最小化重构误差隐层特征维度一般低于原始特征维度，降维的同时学习更稠密更有意义的表示自编码器主要是一种思想，encoder和decoder可以由全连接层、CNN或RNN等模型实现以下使用Keras，用C
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2023-11-09 01:19:19
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一、前言 本篇将围绕TinyMind 汉字书法识别自由练习赛中的比赛数据中单个字做数据增强操作，就是依据降噪自编码的原理将相对标准的字形作为训练结果，然后将比赛的单个字所有数据作为输入，简单训练一个有回溯能力的网络结构。该结构近似的将比赛数据模拟成噪声数据，输出的结果为真实的数据，这样可以在更多分类任务时让模型拥有更好的鲁棒性。也就会获得更好的结果。 二、相关概念 去噪自编码器：（Denoisin
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2023-11-06 22:55:02
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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
降噪自编码器一般情况下，为了强制自编码器去学习一些有用的特征，往往会对输入数据进行增加一些噪声，然后训练它去恢复原始没有噪声的数据。这就防止了自编码器耍小聪明，去复制输入到输出。因此最终会寻找到输入数据的特征模式。自20世纪80年代以来，使用自编码器消除噪声的想法已经出现(例如，在 Yann LeCun的1987年硕士论文中提到过)。在2008年的一篇论文中，Pascal Vincent 表明自编
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2024-01-15 15:33:08
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为什么叫去噪呢，是因为我们在之前输入的数据是加了高斯噪声的，但是我们在学习特征时是不能把噪声也学进去的，所以这里还实现了隐层上用tf.nn.softplus()激活函数？不知道理解是否正确！ 看代码吧!就是一个三层的自编码器，只不过在输入加上了噪声。 # -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Jun 20 12:59:16 2017
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2023-11-09 22:01:46
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自动编码机（Auto-encoder）属于非监督学习，不需要对训练样本进行标记。自动编码机（Auto-encoder）由三层网络组成，其中输入层神经元数量与输出层神经元数量相等，中间层神经元数量少于输入层和输出层。在网络训练期间，对每个训练样本，经过网络会在输出层产生一个新的信号，网络学习的目的就是使输出信号与输入信号尽量相似。自动编码机（Auto-encoder）训练结束之后，其可以由两部分组成
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2024-07-18 22:36:02
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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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去噪自动编码机（Denoising Autoencoder）自动编码机的主要作用是数据降维，提取特征。 原始输入x 经过加权 （W,b）,映射函数（如：非线性函数Sigmoid）之后得到y,在对y反向加权映射回来成为z。通过反复迭代两组（W,b）,使得误差函数最小，即尽可能保证z近似于x,即完美重构了x.自动编码器，它没有使用数据标签来计算误差update参数，所以是无监督学习。其次，利用类似神经
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2023-11-10 08:47:13
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主要内容： 1.自编码器的TensorFlow实现代码（详细代码注释） 2.该实现中的函数总结平台： 1.windows 10 64位 2.Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe （当时TF还不支持python3.6，又懒得在高版本的anaconda下配置多个Python环境，于是装了一个3-4.2.0（默认装python3.5），建议装anaconda3的最
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2024-06-16 20:27:27
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作者：louwill 机器学习和深度学习的应用与研究。有着多年的R语言和Python编程经验 配套视频教程：Python机器学习全流程项目实战精https://edu.hellobi.com/course/284涵盖需求分析->数据采集->数据清洗与预处理->数据分析与可视化->特征工程->机器学习建模->模型调优->报告输出。以Python为工具实现机器
堆叠降噪自动编码机（SdA）是堆叠自动编码机的延伸。如果对降噪自动编码机不太熟悉的话建议先阅读此前的相关文章。堆叠自动编码机 降噪自动编码机可以堆叠起来构建深层网络，降噪自动编码机在下层发现的隐藏表征（输出码）可以作为当前层的输入。这种结构的非监督预训练以每次一层的方式进行。每层都使用降噪自动编码机最小化重构输入（前一层的输出）的误差。当前k层完成训练后就可以训练第k+1层因为此时我们可以计算下层
自编码器对于深层的前馈神经网络，如果使用误差逆传播算法进行训练，将会出现三大问题： 1. 神经网络参数数量巨大，极易导致过拟合。 2. 网络底层的权值难以变化，出现梯度弥散现象。 3. 深度神经网络的损失函数为非凸函数，如果随机初始化参数会使优化过程陷入局部极直。自编码器可以用三层前馈神经网络实现。采用无监督学习方式，可以使用大量的无标记样本进行学习。 如上图所示，三层前馈神经网络的输入等于
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2023-08-04 15:59:52
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来自：http://deeplearning.net/tutorial/SdA.html#sdaStacked Denoising Autoencoders (SdA)note：这部分需要读者读过 （Theano3.3-练习之逻辑回归）和（Theano3.4-练习之多层感知机）。另外会使用到的theano函数和概念： T.tanh, shared
variables
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2023-12-21 19:05:08
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实验目的 最小二乘法是一个很实用，也很基础的算法，应用的场景十分的广泛和普遍，最常用的地方就是机器学习了，通过最小二乘，来进行分类/回归，还有曲线拟合。 本文通过最小二乘法对图像像素点进行拟合，通过拟合曲线去去除
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2024-03-04 12:31:13
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TensorFlow实现去噪自编码器（Denoising Autoencoder）去噪自编码器(Denoising Autoencoder, DAE)DAE模型架构DAE实现数据预处理模型构建与模型训练效果展示 去噪自编码器(Denoising Autoencoder, DAE)在介绍去噪自编码器 (Denoising Autoencoder, DAE) 之前，首先介绍下DAE的一种使用场景示例
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2023-11-20 10:46:18
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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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