自动编码机更像是一个识别网络，只是简单重构了输入。而重点应是在像素级重构图像，施加的唯一约束是隐藏层单元的数量。 有趣的是，像素级重构并不能保证网络将从数据集中学习抽象特征，但是可以通过添加更多的约束确保网络从数据集中学习抽象特征。 稀疏自编码器（又称稀疏自动编码机）中，重构误差中添加了一个稀疏惩罚 ...
分类：
其他好文 时间：
2021-02-17 14:16:41
阅读次数：
0
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） 2018年08月11日 20:45:14 wblgers1234 阅读数 13196更多 分类专栏： 机器学习 深度学习 漫谈autoencoder：降噪自编码器/稀疏自编码器/栈式自编码器（含ten ...
分类：
其他好文 时间：
2019-08-31 10:53:47
阅读次数：
357
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 ...
分类：
Web程序 时间：
2018-10-23 23:00:23
阅读次数：
278
自编码器是一种有效的提取特征的方法，与PCA无监督降维不同，它实际上是独立于有监督、无监督算法外的自监督算法，Hinton大牛主要就是搞这块的，比如被他当做宝贝的玻尔兹曼机... 下面这个PPT主要讲一下自编码器的原理及其变种。 ...
分类：
Web程序 时间：
2018-08-28 14:24:36
阅读次数：
570
以下是我们在推导sparse autoencoder时使用的符号一览表： 符号 含义 训练样本的输入特征，. 输出值/目标值. 这里 能够是向量. 在autoencoder中。. 第 个训练样本 输入为 时的如果输出，当中包括參数 . 该输出应当与目标值 具有同样的维数. 连接第 层 单元和第 层 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-08-21 13:26:58
阅读次数：
180
部分内容来自：http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/%E6%A0%88%E5%BC%8F%E8%87%AA%E7%BC%96%E7%A0%81%E7%AE%97%E6%B3%95 栈式自编码神经网络是一个由多层稀疏自编码器组成的神经网络，其前一层自编码器的 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-06-15 17:20:47
阅读次数：
188
自编码器是什么？ 自编码器本身就是一种BP神经网络。它是一种无监督学习算法。 我们都知道神经网络能够从随意精度逼近随意函数，这里我们让神经网络目标值等于输出值x，也就是模拟一个恒等函数： 太无聊了，是吗？输入等于输出，这网络有什么意义？可是。当我们把自编码神经网络增加某些限制，事情就发生了变化。如图 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-06-09 20:17:37
阅读次数：
158
相关的公式 证明参考PPT: http://wenku.baidu.com/link?url=dBZZq7TYJOnIw2mwilKsJT_swT52I0OoikmvmgBaYE_NvP_KChFZ-HOURH5LMiLEuSVFcGmJ0bQfkG-ZYk-IRJf7D-w6P9PBec8EZ9I ...
分类：
其他好文 时间：
2016-08-29 12:52:03
阅读次数：
292
多层自编码器由多个稀疏自编码器和一个Softmax分类器构成；（其中，每个稀疏自编码器的权值可以利用无标签训练样本得到， Softmax分类器参数可由有标签训练样本得到）多层自编码器微调是指将多层自编码器看做是一个多层的神经网络，利用有标签的训练样本集，对该神经网络的权值进行调整。
1多层自编码器的结构
多层自编码器的结构如图1所示，它包含一个具有2个隐藏层的栈式自编码器和1个softmax模...
分类：
其他好文 时间：
2016-04-01 18:15:48
阅读次数：
255
多层自编码器由多个稀疏自编码器和一个Softmax分类器构成；（其中，每个稀疏自编码器的权值可以利用无标签训练样本得到， Softmax分类器参数可由有标签训练样本得到）多层自编码器微调是指将多层自编码器看做是一个多层的神经网络，利用有标签的训练样本集，对该神经网络的权值进行调整。1多层自编码器的结...
分类：
其他好文 时间：
2015-08-31 21:18:18
阅读次数：
153
