Spark常用代码 文章目录Spark常用代码1. 创建RDD方法2. 专门读取小文件wholeTextFiles3. rdd的分区数4. Transformation函数以及Action函数4.1 Transformation函数4.2 Action函数4.3 其他常见的函数5. 重分区函数6. 聚合函数6.1 基础聚合函数6.2 Key-Value类型的聚合函数6.3 join相关操作7. 搜
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2023-08-28 22:59:13
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在这篇博文中，我将以轻松的语气跟大家分享如何用Python实现一个autoencoder。Autoencoder是一种用于无监督学习的神经网络，主要用于特征学习和数据降维。接下来，我将从背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化以及扩展讨论六个方面深入探讨这一话题。
## 背景描述
在深度学习领域，autoencoder 是一种重要的神经网络架构，广泛应用于数据降维、去噪声和异常检测等任
# Python实现Autoencoder
## 引言
Autoencoder是一种无监督学习算法，用于数据的降维和特征提取。它的工作原理是通过训练一个神经网络，使其尽可能地复制输入数据到输出，并且在中间层进行信息压缩。本文将介绍Autoencoder的原理，并提供Python代码示例来实现一个简单的Autoencoder网络。
## Autoencoder原理
Autoencoder是一种由
原创
2023-08-15 16:08:46
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autoencoder可以用于数据压缩、降维，预训练神经网络，生成数据等等Auto-Encoder架构需要完成的工作需要完成Encoder和Decoder的训练例如，Mnist的一张图片大小为784维，将图片放到Encoder中进行压缩，编码code使得维度小于784维度，之后可以将code放进Decoder中进行重建,可以产生同之前相似的图片。Encoder和Decoder需要一起进行训练。输入
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2024-05-03 11:45:21
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一、AutoPy的介绍和教程1.1什么是AutoPy？AutoPy是一个简单的跨平台GUI自动化工具包，适用于Python。它包括用于控制键盘和鼠标，在屏幕上查找颜色和位图以及显示警报的功能 - 所有这些都是以跨平台，高效和简单的方式进行的。适用于Mac OS X，Windows和X11。 二、AutoPy入门2.1安装：1、Windows安装包地址：http://pypi.python
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2023-10-07 23:04:40
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参考论文： An, Jinwon, and Sungzoon Cho. “Variational autoencoder based anomaly detection using reconstruction probability.” Special Lecture on IE 2.1 (2015): 1-18.整体的算法思路AutoEncoder的模型与pytorch建模可以参考：将正常样本
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2023-08-11 20:35:29
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目录AutoEncoderAutoEncoder的变种AutoEncoder实战aevae 回顾：CNN处理位置相关性，RNN在时间维度上共享权值，还分析了RNN存在的问题：梯度爆炸和梯度离散。 增强学习Reinforcement learning 与外界进行交互，例如游戏。 监督学习supervised learning 无监督学习unsupervised learning/predict l
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2023-11-24 05:42:40
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一周总结：AutoEncoder、Inception 、模型搭建及下周计划 1.AutoEncoder:AutoEncoder:自动编码器就是一种尽可能复现输入信号的神经网络；自动编码器必须捕捉可以代表输入数据的最重要的因素；类似PCA，找到可以代表原信息的主要成分。 作用：降维表示。也相当于一个神经网络。 2.六种方法解决LSTM循环神经网络中的超长序列问题http
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2024-01-09 10:58:16
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自编码AutoEncoder是一种无监督学习的算法，他利用反向传播算法，
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2022-11-14 16:19:51
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注释Yang Jianwei 的Faster R-CNN代码（PyTorch）jwyang’s github: https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch文件demo.py 这个文件是自己下载好训练好的模型后可执行下面是对代码的详细注释（直接在代码上注释）：1.有关导入的库 1 # -----------------------
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2024-06-24 10:56:37
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AutoEncoder (自编码器-非监督学习)
神经网络也能进行非监督学习, 只需要训练数据, 不需要标签数据. 自编码就是这样一种形式.
自编码能自动分类数据, 而且也能嵌套在半监督学习的上面, 用少量的有标签样本和大量的无标签样本学习. import torch
import torch.nn as nn
import torch.utils.data as Data
import tor
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2024-01-08 19:33:48
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自动编码器讲述的是对于一副输入的图像，或者是其他的信号，经过一系列操作，比如卷积，或者linear变换，变换得到一个向量，这个向量就叫做对
原创
2021-09-13 09:59:19
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AutoEncoder and DenoiseAutoEncoder 第一部分 首先我们将实现一个如上图结构的最简单的AutoEncoder。 加载数据 在这里，我们使用MNIST手写数据集来进行实验。首先我们需要导入数据，TensorFlow已经封装了这个实验数据集，所以我们使用起来也非常简单。
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2018-10-26 20:12:00
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使用autoencoder训练mnist训练集，pytorch实现
原创
2023-05-07 18:47:43
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文章目录一. gradient二. optimizer2.1 优化器基类2.2 简明源码2.3 slot三. high level api简明源码三. 常用子类2.1 GradientDescentOptimizer2.2 AdagradOptimizer2.3 AdagradDecayOptimizer2.4 AdamOptimizer四. 多优化器并存五. high api 一. gradi
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2024-06-19 18:47:20
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在 Encoder-Decoder中，预测每个Decoder 的语义编码 c 是一样的，句子 X 中每个词对输出 Y 的每个词的影响都是相同的。这样有两个弊端：一是语义向量无法完全表示整个序列的信息；二是先输入的内容携带的信息会被后输入的信息稀释掉，输入序列越长越严重，解码时就没有获得输入序列足够的信息，解码准确度也就不会太好。比如输入的是英文句子：Tom chase Jerry，Encoder-
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2024-09-30 14:06:57
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Train Stacked Autoencoders for Image Classification
1. 加载数据到内存
[train_x, train_y] = digitTrainCellArrayData;
% 并随机选择显示 100 副图像，
n = 100;
idx = randi([1, size(train_x, 2)], n);
for i=1:n
subpl
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2017-03-27 17:23:00
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Train Stacked Autoencoders for Image Classification
1. 加载数据到内存
[train_x, train_y] = digitTrainCellArrayData;
% 并随机选择显示 100 副图像，
n = 100;
idx = randi([1, size(train_x, 2)], n);
for i=1:n
subpl
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2017-03-27 17:23:00
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完整代码请见 models/DenoisingAutoencoder.py at master · tensorflow/models · GitHub；
1. Denoising Autoencoder 类设计与构造函数
简单起见，这里仅考虑一种单隐层的去噪自编码器结构； 即整个网络拓扑结构为：输入层，单隐层，输出层；
输入层 ⇒ 单隐层，可视为编码的过程，需要非线性的激励函数；
单隐层
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2017-03-26 19:19:00
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# 实现CNN Autoencoder的步骤
## 1. 简介
在本教程中，我们将介绍如何使用PyTorch实现一个CNN Autoencoder。Autoencoder是一种无监督学习模型，它可以用于降维、特征提取和生成数据。CNN Autoencoder是一种基于卷积神经网络的Autoencoder，它可以处理图像数据。
## 2. 步骤概览
下表展示了实现CNN Autoencode
原创
2023-07-29 07:01:10
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