原文链接(https://mp.weixin.qq.com/s/KZPOR4Uz_IJjCipEr_ogQ)自动编码器（AutoEncoder，AE）自编码器（autoencoder）是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出。自编码器内部有一个隐藏层h，可以产生编码（code）表示输入。该网络可以看作由两部分组成：一个由函数h=f(x)表示的编码器和一个生成重构的解码器r=g(h)。我们
原创
2022-07-14 16:40:01
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原创
2023-12-02 21:46:22
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分类预测 | Matlab实现基于SDAE堆叠去噪自编码器的数据分类预测
原创
2024-03-11 11:49:24
127阅读
分类预测 | Matlab实现基于PSO-SDAE粒子群优化算法优化堆叠去噪自编码器的数据分类预测
原创
2024-03-11 11:44:07
16阅读
回归预测 | MATLAB实现PSO-SDAE粒子群优化堆叠去噪自编码器多输入单输出回归预测（多指标，多图）
原创
2024-03-12 16:11:19
50阅读
# 堆叠降噪自编码器（Stacked Denoising Autoencoder, SDAE）科普
在深度学习中，自编码器是一种无监督学习算法，用于在没有标签的情况下学习数据的表示。堆叠降噪自编码器（SDAE）是自编码器的一种变体，能够在添加噪声的情况下更稳定地学习特征。本文将介绍SDAE的基本概念、应用场景，并提供一个Python实现的代码示例。
## 基本概念
### 自编码器
自编码
原创
2024-10-23 06:05:34
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作者：鹦鹉丛中笑 | 编辑：CVer SdAE: Self-distillated Masked Autoencoder 论文：https://arxiv.org/abs/2208.00449
代码：https://github.com/AbrahamYabo/SdAE1. 论文动机介绍了BEIT和PECO的弊端，是需要一个预先训练好的dVAE来提供最后的预测目标
看了Deep Auto-encoder，然后实现了一下，但是发现要初始化好参数，不然可能效果不佳。SDAE的思想是每次训练一层网络，训练好了之后将此网络的输入当做下一层网络的输入，用于训练下一层网络。这样当前k层训练好之后，再训练第k+1层，而不是像我上面那个文章一样，一次性将k层一起训练了。将每层都训练好之后，再结合起来进行训练（fine-tune），这样能够达到比较好的效果。SDAE的思想可以
# 如何在Pytorch中实现“堆叠降噪自编码器”的序列数据
堆叠降噪自编码器（Stacked Denoising Autoencoder, SDAE）是一种用于特征学习的神经网络，尤其适合于序列数据处理。下面，我们将通过具体步骤来解释如何在Pytorch中实现堆叠降噪自编码器来处理序列数据。
## 整体流程
以下是实现堆叠降噪自编码器的流程表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-15 04:12:56
269阅读
前言手写数字识别，现在算是个比较成熟的应用。从1998年到目前为止，发表了很多关于MNIST手写数字识别的论文。从这里也能看到这个领域的研究进展。’识别率’是衡量识别方法优劣的唯一指标。 手写数字识别中识别方法现在流行的有3种：人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）、隐马尔科夫模型（HMM）；可以看出，在线性分类器，KNN，SVM，NN和CNN中，最初是SDAE成功应用的一个领域，
