https://blog.csdn.net/satlihui/article/details/81006906 https://blog.csdn.net/github_39611196/article/details/85246236 https://blog.csdn.net/q1242027878/article/details/84679093 https://blog.csdn.net/zbzcDZF/article/details/86570761 自编码器autocoder (以下…

背景简介 TensorFlow实现讲解 设计新思路: 1.使用类来记录整个网络: 使用_init_()属性来记录 网络超参数 & 网络框架 & 训练过程 使用一个隐式方法初始化网络参数 2.使用字典存储初始化的各个参数(w&b) 参数初始化新思路: 主程序: 图结构实际实现 Version1: 导入包: import numpy as np import sklearn.preprocessing as prep import tensorflow as tf from tenso…

『TensorFlow』降噪自编码器设计  之前学习过的代码,又敲了一遍,新的收获也还是有的,因为这次注释写的比较详尽,所以再次记录一下,具体的相关知识查阅之前写的文章即可(见上面链接). # Author : Hellcat # Time : 2017/12/6 import numpy as np import sklearn.preprocessing as prep import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mn…

一.目录 自动编码(AE)器的简单实现 一.目录 二.自动编码器的发展简述 2.1 自动编码器(Auto-Encoders,AE) 2.2 降噪自编码(Denoising Auto-Encoders, DAE)(2008) 2.3 堆叠降燥自动编码器 (Stacked Denoising Auto-Encoders, SAE)(2008) 2.4 卷积自动编码器(Convolution Auto-Encoders, CAE)(2011) 2.5 变分自动编码器(Variational Auto-…

Paper Information Title:<Improved Deep Embedded Clustering with Local Structure Preservation>Authors:Xifeng Guo, Long Gao, Xinwang Liu, Jianping YinSources:2017, IJCAIOther:69 Citations, 71 ReferencesPaper:DownloadCode:Download Abstract 本文解决的问题:先前根据…

摘要 近年来,深度学习方法在物体跟踪领域有不少成功应用,并逐渐在性能上超越传统方法.本文先对现有基于深度学习的目标跟踪算法进行了分类梳理,后续会分篇对各个算法进行详细描述. 看上方给出的3张图片,它们分别是同一个视频的第1,40,80帧.在第1帧给出一个跑步者的边框(bounding-box)之后,后续的第40帧,80帧,bounding-box依然准确圈出了同一个跑步者.以上展示的其实就是目标跟踪(visual object tracking)的过程.目标跟踪(特指单目标跟踪)是指:给出目标在…

前言: ANN是个语义黑箱的意思是没有通用明确的函数表示,参数化的模型并不能给出函数的形式,更进而不能表示函数的实际意义. 而CNN在图像处理方面具有天然的理论优势,而Conv层和Polling层,整流层等都有明确的意义.可以跳过函数形式直接进行语义级别的解析. 可视化是直观理解的一个重要方式,CNN可视化可以辅助对特定数据集绕过语法,直接进行特定网络语义级别的解析.在CNN可视化之后,你可以看到整个特征提取的表象和结果. 这就是一个有趣的地方,我们难以规约卷积核有怎样的函数形式,有怎么样的语法…

(聊两句,突然记起来以前一个学长说的看论文要能够把论文的亮点挖掘出来,合理的进行概括23333) 传统的推荐系统方法获取的user-item关系并不能获取其中非线性以及非平凡的信息,获取非线性以及非平凡的信息恰恰是深度学习所具备的特点.论文对基于深度的学习的推荐系统方法进行了对比以及分类.文章的主要贡献有以下三点: > 对基于深度学习技术的推荐模型进行系统评价,并提出一种分类和组织当前工作的分类方案. > 提供现有技术的概述和总结 > 我们讨论挑战和开放性问题,并确定本研究中的新趋势和未…

1. AutoEncoder介绍 2. Applications of AutoEncoder in NLP 3. Recursive Autoencoder(递归自动编码器) 4. Stacked AutoEncoder(堆栈自动编码器) 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…

CNN(卷积神经网络).RNN(循环神经网络).DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别? https://www.zhihu.com/question/34681168 CNN(卷积神经网络).RNN(循环神经网络).DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别?以及他们的主要用途是什么?只知道CNN是局部感受和参数共享,比较适合用于图像这方面.刚入门的小白真心求助   首先,我感觉不必像 @李Shawn 同学一样认为DNN.CNN.RNN完全不能相提并论.从广义上来说,NN(或是更美…

TensorFlow:官方文档 TensorFlow:项目地址 本篇列出文章对于全零新手不太合适,可以尝试TensorFlow入门系列博客,搭配其他资料进行学习. Keras使用tf.Session训练方法教程 一.API介绍 基础操作列表 『TensorFlow』0.x_&_1.x版本框架改动汇总 『TensorFlow』函数查询列表_数值计算 『TensorFlow』函数查询列表_张量属性调整 『TensorFlow』简单的数学计算 『TensorFlow』变量初始化 常用基础操作 『Ten…

来自:http://deeplearning.net/tutorial/dA.html#daa Denoising Autoencoders (dA) note:该部分假设读者已经看过(Theano3.3-练习之逻辑回归)和(Theano3.4-练习之多层感知机).另外需要了解这几个theano函数和概念: T.tanh,  shared variables,  basic arithmetic ops,  T.grad,  Random numbers, floatX. 如果想在GPU上跑代码…

全球计算机视觉三大顶会之一 ECCV 2018(European Conference on Computer Vision)即将于 9 月 8 -14 日在德国慕尼黑拉开帷幕,旷视科技有多篇论文被此大会接收.在这篇论文中,旷视科技提出的一种通过学习局部单应变换实现人脸校正的全新方法——GridFace. 论文名称:<GridFace: Face Rectification via Learning Local Homography Transformations> 论文链接:https://…

由康奈尔大学运营维护着的arXiv网站,是一个在学术论文还未被出版时就将之向所有人开放的地方.这里汇聚了无数科学领域中最前沿的研究,机器学习也包括在内.它反映了学术界当前的整体趋势,我们看到,近来发布的机器学习研究有许多都与深度学习有关. Huho Larochelle博士是加拿大舍布鲁克大学(Université de Sherbrooke)机器学习教授,Twitter的研究员,有名的神经网络研究者,以及深度学习狂热爱好者.从2015年夏天开始,他就一直在撰写并发布他对于arXiv上他感兴趣的…

目录 简介 经典模型概述 Model 1: Attentive Reader and Impatient Reader Model 2: Attentive Sum Reader Model 3: Stanford Attentive Reader Model 4: AOA Reader Model 5: Match-LSTM and Answering Point Match-LSTM Pointer Net Match-LSTM and Answering Point Model 5: Bi…

深入浅出深度学习:原理剖析与python实践 目录: 第1 部分 概要 1 1 绪论 2 1.1 人工智能.机器学习与深度学习的关系 3 1.1.1 人工智能——机器推理 4 1.1.2 机器学习——数据驱动的科学 5 1.1.3 深度学习——大脑的仿真 8 1.2 深度学习的发展历程 8 1.3 深度学习技术概述 10 1.3.1 从低层到高层的特征抽象 11 1.3.2 让网络变得更深 13 1.3.3 自动特征提取 14 1.4 深度学习框架 15 2 Theano 基础 19 2.1 符…

目录 简介 经典模型概述 Model 1: Attentive Reader and Impatient Reader Attentive Reader Impatient Reader Model 2: Attentive Sum Reader Model 3: Stanford Attentive Reader Model 4: AOA Reader Model 5: Match-LSTM and Answering Point Match-LSTM Pointer Net Match-LS…

论文地址:单耳语音增强的时频注意 引用格式:Zhang Q, Song Q, Ni Z, et al. Time-Frequency Attention for Monaural Speech Enhancement[C]//ICASSP 2022-2022 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2022: 7852-7856. 摘要 大多数语音增强研究通常…

引言 我之前参加了一个中文文本智能校对大赛,拿了17名,虽然没什么奖金但好歹也是自己solo拿的第一个比较好的名次吧,期间也学到了一些BERT应用的新视角和新的预训练方法,感觉还挺有趣的,所以在这里记录一下这期间学到的知识,分享一下自己的比赛过程.这个赛题任务大概就是,选择网络文本作为输入,从中检测并纠正错误,实现中文文本校对系统.即给定一段文本,校对系统从中检测出错误字词.错误类型,并进行纠正. 任务定义 系统/模型的输入为原始序列\(X=(x1,x2,..,xn)\),输出为纠错后的序列 \…

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!   一个典型的最简单的自动编码器拥有一个表示原始数据或者输入特征向量的输入层,一个表示特征转换的隐层和一个跟…

Hinton第15课,本节有课外读物<Semantic Hashing>和<Using Very Deep Autoencoders for Content-Based Image Retrieval>这两篇论文 一.从PCA到AE 这部分中,首先介绍下PCA,这个方法被广泛的应用在信号处理上.PCA的idea就是高维数据可以用更低维度的编码来表示,当数据位于高维空间中的线性流形(linear manifold)附近时就会发生这种情况.所以如果我们可以找到这个线性流形,我们就能将数…

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.智能的特征提取方法仍然是机器学习的研究重点.比如LeCun在1998年CNN总结性论文中就概括了今后机器学习模型的基本架构. 当然…

传统机器学习依赖良好的特征工程.深度学习解决有效特征难人工提取问题.无监督学习,不需要标注数据,学习数据内容组织形式,提取频繁出现特征,逐层抽象,从简单到复杂,从微观到宏观. 稀疏编码(Sparse Coding),基本结构组合.自编码器(AutoEncoder),用自身高阶特征编码自己.期望输入/输出一致,使用高阶特征重构自己. Hinton教授在Science发表文章<Reducing the dimensionality of data with neural networks>,讲解自…

1.自动编码器 自动编码器首先通过下面的映射,把输入 $x\in[0,1]^{d}$映射到一个隐层 $y\in[0,1]^{d^{'}}$(编码器): $y=s(Wx+b)$ 其中 $s$ 是非线性的函数,例如sigmoid. 隐层表示 $y$ ,即编码然后被映射回(通过解码器)一个重构的 $z$,形状与输入$x$ 一样: $z=s(W^{'}y+b^{'})$ 这里 $W^{'}$ 不是表示 $W$ 的转置.$z$ 应该看作在给定编码 $y$ 的条件下对 $x$ 的预测.反向映射的权重矩阵 $…

现有的当前最佳机器翻译系统都是基于编码器-解码器架构的,二者都有注意力机制,但现有的注意力机制建模能力有限.本文提出了一种替代方法,这种方法依赖于跨越两个序列的单个 2D 卷积神经网络.该网络的每一层都会根据当前生成的输出序列重新编码源 token.因此类似注意力机制的属性适用于整个网络.该模型得到了非常出色的结果,比当前最佳的编码器-解码器系统还要出色,而且从概念上讲,该模型也更加简单.参数更少. 引言 深度神经网络对自然语言处理技术造成了深远的影响,尤其是机器翻译(Blunsom, 2013…

一.自编码器:降维[无监督学习] PCA简介:[线性]原矩阵乘以过渡矩阵W得到新的矩阵,原矩阵和新矩阵是同样的东西,只是通过W换基. 自编码: 自动编码器是一种无监督的神经网络模型,它可以学习到输入数据的隐含特征,这称为编码(coding),同时用学习到的新特征可以重构出原始输入数据,称之为解码(decoding).从直观上来看,自动编码器可以用于特征降维,类似主成分分析PCA,但是其相比PCA其性能更强,这是由于神经网络模型可以提取更有效的新特征.除了进行特征降维,自动编码器学习到的新特征可以…

1,自编码器简介 传统机器学习任务很大程度上依赖于好的特征工程,比如对数值型,日期时间型,种类型等特征的提取.特征工程往往是非常耗时耗力的,在图像,语音和视频中提取到有效的特征就更难了,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,它可以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(Unsuperbised Feature Learning),模仿了人脑的对特征逐层抽象提取的过程.这…

                                                                      图片来源(Nature Methods)   摘要 单细胞转录组测序(single-cell RNA-seq, scRNA-seq)数据有高噪音和稀疏的特点.原文作者展示了跨数据集的迁移学习可显著提高数据的质量.通过将深度自动编码器与贝叶斯模型相结合,原文开发的SAVER-X软件可从不同实验室.不同条件和不同物种的数据中提取可迁移的基因关系,以对新的目标数据…

本文为博主翻译自:Jinwon的Variational Autoencoder based Anomaly Detection using Reconstruction Probability,如侵立删 http://dm.snu.ac.kr/static/docs/TR/SNUDM-TR-2015-03.pdf 摘要 我们提出了一种利用变分自动编码器重构概率的异常检测方法.重建概率是一种考虑变量分布变异性的概率度量.重建概率具有一定的理论背景,使其比重建误差更具有原则性和客观性,而重建误差是自…

自编码器是一种数据压缩算法,其中数据的压缩和解压缩函数是数据相关的.从样本中训练而来的.大部分自编码器中,压缩和解压缩的函数是通过神经网络实现的. 1. 使用卷积神经网络搭建自编码器 导入MNIST数据集(灰度图,像素范围0~1) import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data…