自编码器自动编码器是一种无监督的深度学习算法，它学习输入数据的编码表示，然后重新构造与输出相同的输入。它由编码器和解码器两个网络组成。编码器将高维输入压缩成低维潜在代码(也称为潜在代码或编码空间) ，以从中提取最相关的信息，而解码器则解压缩编码数据并重新创建原始输入。这种架构的目标是在编码时最大化信息并最小化重构误差。但是重构误差是什么？它的名字也是重构损失，通常是输入为实值时重构输入与原始输入之
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2024-01-10 20:22:54
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深度学习-自编码和全连接神经网络自编码简介TensorFlow实现自编码全连接神经网络TensorFlow实现全连接神经网络 自编码简介深度学习在早期被认为是一种无监督的特征学习（Unsupervised Feature Learning），模仿了人脑对特征逐层抽象提取的过程，这其中有两点很重要：一是无监督学习，即不需要标注数据就可以对数据进行一定程度的学习，这种学习是对数据内容组织形式的学习，
1.算法描述最近在做AutoEncoder的一些探索，看到2016年的一篇论文，虽然不是最新的，但是思路和方法值得学习。论文有感于t-SNE算法的t-分布，先假设初始化K个聚类中心，然后数据距离中心的距离满足t-分布，可以用下面的公式表示: 其中 i表示第i样本,j表示第j个聚类中心, z表示原始特征分布经过Encoder之后的表征空间。$q_{ij}$可以解释为样本i属于聚类j的概率，
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2023-10-07 22:02:33
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参考：https://github.com/apachecn/vt-cs4624-pyml-zh/blob/master/docs/22.md
https://github.com/apachecn/vt-cs4624-pyml-zh/blob/master/docs/23.md由于之前有了解CNN，该文章将跳过大部分细节，仅供本人记录学习过程用卷积神经网络Convolutional N
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2023-11-03 08:52:55
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Python 中文编码前面章节中我们已经学会了如何用 Python 输出 "Hello, World!"，英文没有问题，但是如果你输出中文字符"你好，世界"就有可能会碰到中文编码问题。Python 文件中如果未指定编码，在执行过程会出现报错：#!/usr/bin/python
print "你好，世界";以上程序执行输出结果为：File "test.py", line 2
SyntaxError:
文章目录数据降维主成分分析（PCA）自编码器（AE）变分自编码器（VAE）pytorch实现AE实现自编码器网络结构实现AE对MNIST数据集的处理VAE实现变分自编码器网络结构实现VAE对MNIST数据集的处理 本文只设计简单的介绍和pytorch实现，数学原理部分请移步知乎“不刷知乎”大佬的文章：半小时理解变分自编码器 本文部分观点引自上述知乎文章。数据降维降维是减少描述数据的特征数量的过程
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2023-12-10 09:47:50
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目录自编码器的定义与原理自编码器简介自编码器的设计自编码器的应用变分自编码器（VAE） 自编码器的定义与原理自编码器简介Encoder：将图片编码并压缩成向量Decoder：由压缩的向量重建图片编码器：输入图片生成向量生成器：输入向量生成图片 自编码器是指使用自身的高阶特征编码自己。 自编码器是一种神经网络，它的输入和输出是一致的，目标是使用稀疏的高阶特征重新组合来重构自己。 自动编码器是一种数
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2024-01-26 07:08:20
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卷积神经网络自编码器实现与结果分析（1）实现框架：Keras （2）数据集：Mnist 手写数字识别 （3）关键代码：环境配置使用conda，新建一个keras 和tensorflow的环境在win cmd 终端中建立一个新的环境 新建用pip安装三个包C:\Users\TJ619\Downloads\autoencoder-master>conda create -n keras_only
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2023-11-04 12:03:02
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Part one视频学习心得及问题总结1 深度学习的数学基础1.1 自编码器变种正则自编码器
使提取的特征表达符合某种性质稀疏自编码器
提取稀疏特征表达去噪自编码器
提取鲁棒特征表达，能够对被破坏的原始数据编码、解码，还能恢复真正的原始数据变分自编码器
基于隐层特征表达空间，通过解码层，生成样本
应用：数据生成、缺失数据填补、图像超分辨率1.2 机器学习三部分：模型、策略、算法2 卷积神经网络深
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2023-10-13 00:27:34
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自编码（Auto-encoders）1、什么是自编码自编码神经网络是一种无监督的学习算法，可学到输入数据的高效表示。输入数据的这一高效表示称为编码（codings），其维度一般小于输入数据，使得自编码用于降维；自编码器还可作为强大的特征检测器（feature detectors），应用于深度神经网络的预训练。此外，自编码器还可以随机生成与训练数据类似的数据，这被称为生成模型（generative
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2024-01-11 23:56:05
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在现代数据处理领域，噪声数据的影响普遍存在，这使得“数据降噪”成为各个行业的重要需求之一。噪声数据不仅会影响模型的性能，还会导致不准确的决策。因此，采用降噪自编码器（Denoising Autoencoder, DAE）是一种有效的方式，能够在保留数据特征的同时，有效去除输入数据中的噪声。这篇文章将深入探讨如何实现一个降噪自编码器，并详细记录我们的探索过程。
## 背景定位
在图像识别、自然语
前言 这周工作太忙，本来想更把Attention tranlsation写出来，但一直抽不出时间，等后面有时间再来写。我们这周来看一个简单的自编码器实战代码，关于自编码器的理论介绍我就不详细介绍了，网上一搜一大把。最简单的自编码器就是通过一个encoder和decoder来对输入进行复现，例如我们将一个图片输入到一个网络中，自编码器的encoder对图片进行压缩，得到压缩后的信息，进而decode
前言看完神经网络及BP算法介绍后，这里做一个小实验，内容是来自斯坦福UFLDL教程，实现图像的压缩表示，模型是用神经网络模型，训练方法是BP后向传播算法。理论
在有监督学习中，训练样本是具有标签的，一般神经网络是有监督的学习方法。我们这里要讲的是自编码神经网络，这是一种无监督的学习方法，它是让输出值等于自身来实现的。
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2024-01-19 23:49:05
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自动编码器，也就是自编码神经网络，是神经网络的一种采用无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，在学术界和工业界都大放异彩 我们之前看的都是监督学习但是生活中的大量的数据都是没有label的现在来看非监督学习 机器学习领域的三大方向强化学习（樱桃）、监督学习（蛋糕的外皮）、非监督学习 为什么需要非监督学习？降维利用大量
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2023-06-06 20:35:22
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文章目录一、自编码是什么？二、自编码网络结构三：自编码网络运行过程四：使用自编码的原因五：自编码的特点六：自编码网络的种类1. 普通自编码网络（Autoencoder）2. 稀疏自编码网络（Sparse Autoencoder）3. 降噪自编码网络（Denoising Autoencoders）4. 收缩自编码网络（Contractive Autoencoders）5. 堆叠自编码网络（Stac
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2023-11-10 19:39:48
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Frequency Coding生物系统中触觉、听觉系统等都有实验表明，神经元的脉冲发放频率与外界刺激成正比，但是有饱和值。生物神经元脉冲一般1～2ms，因此，在编码过程中一般不超过1KHz。生物能够做到快速识别信息，投射到视网膜接收器上的图像没几毫秒就发生一次变化，而这种编码方法必须要完全运行一整个时间窗才能读出编码信息，这显然是很不方便的。尽管该方法没有考虑时序信息，但因为其简单、易操作，仍然
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2024-03-25 12:47:44
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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
【所谓unicode】unicode是一种类似于符号集的抽象编码，它只规定了符号的二进制代码，却没有规定这个二进制代码应该如何存储。也就是它只是一种内部表示，不能直接保存。所以存储时需要规定一种存储形式，比如utf-8和utf-16等。理论上unicode是一种能够容纳全世界所有语言文字的编码方案。（其他编码格式不再多说）【所谓GB码】GB就是“国标”的意思，即：中华人民共和国国家标准。GB码是面
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2023-12-24 00:12:07
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体验一下神经网络# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Jul 7 15:37:41 2017
@author: bryan
"""
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import sklearn
np.random.seed(0)
X, y = sklearn.da
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2017-07-07 16:46:02
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1.无监督学习无监督学习和监督学习是机器学习的两个方向，监督学习主要适用于已经标注好的数据集（如mnist分类问题），无监督学习则是希望计算机完成复杂的标注任务，简单的解释就是——教机器自己学习，它常见的应用场景有：从庞大的样本集合中选出一些具有代表性的加以标注用于分类器的训练、将所有样本自动分为不同的类别，再由人类对这些类别进行标注、在无类别信息的情况下，寻找好的特征。2.Auto-Encode
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2023-08-12 20:08:54
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