参考书目：陈允杰.TensorFlow与Keras——Python深度学习应用实战.北京:中国水利水电出版社,2021本系列基本不讲数学原理，只从代码角度去让读者们利用最简洁的Python代码实现深度学习方法。自编码器是一种实现编码和解码的神经网络，是一种数据压缩的算法，类似于主成分分析，是一种降维的特征提取。其特点为：1.只使用特定的数据自编码器，只适用于与训练集相似的数据压缩。 2
转载
2024-05-08 20:55:59
175阅读
时间: 2019-8-29引言 当你在看论文的时候，经常会遇到编码器、解码器、自编码器（Autoencoder）这些字眼，它们到底是干什么的呢？其主要作用又是什么呢？那么本篇主要带大家了解自编码器（Autoencoder）。自编码器（Autoencoder）介绍自编码简单模型介绍 暂且不谈神经网络、深度学习等，仅仅是自编码器的话，其原理其实很简单。自编码器可以理解为一个试图去还原其原
转载
2024-01-01 20:44:58
68阅读
在前面两篇博客的基础上，可以实现单层自编码器网络（一个解码器+一个解码器）。对于多层自编码器的实现，MATLAB给出了堆栈自编码器用于图像分类的网页Train Stacked Autoencoders for Image Classification，本文对其进行翻译和学习。堆栈自编码器Stacked Autoencoders具有多个隐藏层的神经网络可用于解决图像等复杂数据的分类问题。每个层都可以
转载
2023-09-25 17:11:38
174阅读
# 自编码器简介及Python实现
自编码器（Autoencoder）是一种无监督学习算法，用于学习数据的高效编码。它由两个部分组成：编码器和解码器。编码器将输入数据映射到一个具有更低维度的编码，解码器则将这个编码重新转换为原始数据。自编码器在数据降维、特征学习、去噪和生成对抗网络等领域有广泛的应用。
### 自编码器的结构
自编码器的基本结构如下图所示：
```mermaid
graph
原创
2024-09-28 06:07:58
59阅读
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
转载
2023-10-18 18:45:36
498阅读
自动编码机（简称自编码器）是前馈非循环神经网络，是一种无监督机器学习方法，具有非常好的提取数据特征表示的能力，它是深层置信网络的重要组成部分，在图像重构、聚类、机器翻译等方面有着广泛的应用。自动编码机的一个非常好的应用是降维，也可用于特征提取、文档检索、分类和异常检测。自动编码机的目标是重构一样的输入，其神经元的状态是确定性的可以将自动编码机看作由两个级联网络组成，第一个网络是一个编码器，负责接收
转载
2023-12-07 23:23:20
13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
转载
2023-12-11 08:28:18
140阅读
以下是一个使用PyTorch实现自编码器的示例代码，该代码包括三个自编码器和一些辅助函数，用于训练和测试自编码器。案例1import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as da
转载
2023-12-17 20:01:41
3阅读
深度学习之Tensorflow实现自编码器 当拥有很多的标注数据时，可以训练一个深层的神经网络。但是没有标注的数据时，依然可以利用无监督的自编码器来提取特征。自编码器（AutoEncoder），顾名思义，即可以使用自身的高阶特征编码自己。自编码器其实也是一种神经网络，它的输入和输出是一致的，它借助稀疏编码的思想，目标是使用稀疏的一些高阶特征重新组合来重构自己。因此，它的特点非常明显：第一，期望输
转载
2024-01-25 18:46:55
99阅读
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
@author:
转载
2023-11-09 22:01:46
115阅读
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)
转载
2019-08-31 09:21:00
1772阅读
2评论
# 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
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
转载
2023-12-25 15:59:23
54阅读
# 自编码器 Python 代码解析
自编码器（Autoencoder）是一种无监督学习算法，主要用于数据降维或特征学习。它通过生成与输入数据相似的输出数据来学习输入的有效表示。本文将通过 Python 代码示例来解析自编码器的工作原理，并用一些可视化工具说明其应用。
### 自编码器的基本结构
自编码器由两个主要部分组成：编码器和解码器。编码器负责将输入数据映射到一个较低维度的隐层表示，而
原创
2024-10-14 04:57:35
11阅读
文章目录1. 基本概念2. 应用2.1 de-noising auto-encoder2.2 feature disentangle2.3 discrete representation2.4 text as representation2.5 Tree as representation2.6 generator2.7 compression2.8 anomaly detection 1. 基
转载
2024-09-13 14:27:29
50阅读
自编码器模型详解与实现（采用tensorflow2.x实现）使用自编码器学习潜变量编码器解码器构建自编码器从潜变量生成图像完整代码使用自编码器学习潜变量由于高维输入空间中有很多冗余，可以压缩成一些低维变量，自编码器于1980年代Geoffrey Hinton等人首次推出。在传统的机器学习技术中用于减少输入维度的技术，包括主成分分析（Principal Component Analysis, PCA
转载
2024-04-12 13:41:44
79阅读
文章目录前言一、自编码器是什么？二、为什么要用输入来重构输出？三、自编码器的作用总结 前言 这里通过自己的学习和理解简单介绍一下自编码器的定义和作用，希望大家可以有所收获~一、自编码器是什么？ 自编码器（Autoencoder，AE），是一种利用反向传播算法使得输出值等于输入值的神经网络，它先将输入压缩成潜在空间表征，然后通过这种表征来重构输出。 简单来说，就是可以自动实现编码与解码操作过
转载
2024-05-30 11:18:24
411阅读
自编码器论文的提出是为了神经网络权重更好的初始化，他将多层网络一层一层的通过自编码器确定初始权重，最终再对模型进行权重训练；这种初始化权重的方式目前已经不是主流，但他的思路可以借鉴到很多场景； 模型简介自编码器，AutoEncode，它分为两部分，前一部分是编码器，后一部分是解码器，它的原理非常简单，就是把输入 通过编码器编码，然后再通过解码器解码，使得解码后的数据与输入尽可能一致；它的
转载
2023-07-27 22:23:03
360阅读
1.1 自动编码器 自动编码器（AutoEncoder，AE）就是一种尽可能复现输入信号的神经网络，其输出向量与输入向量同维，常按照输入向量的某种形式，通过隐层学习一个数据的表示或对原始数据进行有效编码。值得注意的是，这种自编码器是一种不利用类标签的非线性特征提取方法， 就方法本身而言， 这种特征提取的目的在于保留和获得更好的信息表示， 而不是执行分类任务，尽管有时这两个目标是相关的。 一个典
转载
2024-01-13 06:45:25
117阅读
1.初识Auto Encoder1986 年Rumelhart 提出自动编码器的概念，并将其用于高维复杂数据处理，促进了神经网络的发展。自编码神经网络是一种无监督学习算法，它使用了反向传播算法，并让目标值等于输入值，比如y(i)=x(i) 。下图是一个自编码神经网络的示例。自动编码器(autoencoder) 是神经网络的一种，该网络可以看作由两部分组成：一个编码器函数h = f(x) 和一个生成
转载
2024-05-30 09:49:11
101阅读
