转自：，作者写的很好，轻松易懂。起源：PCA、特征提取....随着一些奇怪的高维数据出现，比如图像、语音，传统的统计学-机器学习方法遇到了前所未有的挑战。数据维度过高，数据单调,噪声分布广，传统方法的“数值游戏”很难奏效。数据挖掘？已然挖不出有用的东西。为了解决高维度的问题，出现的线性学习的PCA降维方法，PCA的数学理论确实无懈可击，但是却只对线性数据效果比较好。于是，寻求简单的、自动的、智能的
## 实现稀疏自编码器的完整指南
### 一、什么是稀疏自编码器？
稀疏自编码器是一种神经网络模型，可以用于无监督学习，它通过引入稀疏性概念，使得网络在进行数据压缩时学习到了更有效的特征。稀疏自编码器在图像处理、特征提取等领域有广泛应用。
### 二、实现步骤概览
我们将稀疏自编码器的实现分为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 环境准
原创
2024-10-20 06:29:04
42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
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2023-12-11 08:28:18
140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
在这篇博文中，我将详细记录从构建到优化“PyTorch稀疏自编码网络”的整个过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化。我们将一步一步深入，确保每个部分都清晰明了。
### PyTorch稀疏自编码网络代码描述
我们使用PyTorch框架来实现一个简单的稀疏自编码网络。在这个网络中，稀疏性通过增加一个稀疏惩罚项来实现，使得隐藏层只有少数神经元被激活。这样可以帮助模型
稀疏编码算法是一种无监督学习方法，它用来寻找一组“超完备”基向量来更高效地表示样本数据。稀疏编码算法的目的就是找到一组基向量 （自然图像的小波基？）ϕi ，使得我们能将输入向量 x 表示为这些基向量的线性组合： x=∑i=1kaiϕi所谓“超完备”基向量来表示输入向量 x∈Rn ，也就是说，k>n。超完备基的好处是它们能更有效地找出隐含在输入数据内部的结构与模式（structure &am
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2023-12-11 12:44:29
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### 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
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
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2023-12-18 20:53:05
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栈式自编码算法 From Ufldl
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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
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2023-12-15 18:56:05
107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
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2023-08-05 11:35:38
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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
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
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2023-11-29 05:41:42
215阅读
最重要的一项改进之一就是解决了
Python2
中字符串与字符编码遗留下来的这个大坑。本文就和大家一起来扒一扒python3
是如何解决的字符编码问题，希望对大家
学习python3有所帮助。
字符串设计上的一些缺陷： ·
使用
ASCII
码作为默认编码方式，对中文处理很不友好。 ·
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2023-12-04 15:17:44
32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
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# 堆叠稀疏自编码器（Stacked Sparse Autoencoder）在PyTorch中的实现
## 引言
自编码器（Autoencoder）是一种无监督学习算法，通过学习输入数据的编码来进行降维。稀疏自编码器则在此基础上引入了稀疏性约束，使得模型在学习过程中只激活部分神经元，从而获得更具判别能力的特征。堆叠稀疏自编码器（Stacked Sparse Autoencoder, SSAE）
操作系统原理之内存(一)用一个案例就能把计算机原理 + 操作系统 + 数据结构 + 计算机网络融会贯通！ 计算机程序内存分布（栈、堆、BSS、数据区、代码段） C++C++堆区，栈区，数据段，bss段，代码区（详解）各段在加载到内存中所存储的内容代码段（text）：就是C程序编译后的机器指令，也就是我们常见的汇编代码。数据段（data）：⽤来存放显式初始化
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2024-01-15 09:21:51
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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
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2024-09-10 19:54:56
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Attention实现import math
import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l带掩码的softmax有些query是不应该看到后面的key的#@save
def masked_softmax(X, valid_lens):
"""通过在最后一个轴上掩蔽元素来执行softmax操作"""
#
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2024-05-31 09:16:51
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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
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2024-08-01 16:23:27
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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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