原文地址:https://blog.csdn.net/marsjhao/article/details/73480859 一.什么是自编码器(Autoencoder) 自动编码器是一种数据的压缩算法,其中数据的压缩和解压缩函数是数据相关的.有损的.从样本中自动学习的.在大部分提到自动编码器的场合,压缩和解压缩的函数是通过神经网络实现的.1)自动编码器是数据相关的(data-specific 或 data-dependent),这意味着自动编码器只能压缩那些与训练数据类似的数据.比如,使用人脸训练…

直接附上代码: import numpy as np import sklearn.preprocessing as prep import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data def xavier_init(fan_in,fan_out,constant=1): low=-constant*np.sqrt(6.0/(fan_in+fan_out)) high=constant*n…

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…

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 自动编码机简介        传统机器学习任务在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.深度学习在早起甚至被认为是一种无监督的特征学习,模仿了人脑的对特征逐层抽象提取的过程.这其中有两点比较重要:一是无监…

AI早期成就,相对朴素形式化环境,不要求世界知识.如IBM深蓝(Deep Blue)国际象棋系统,1997,击败世界冠军Garry Kasparov(Hsu,2002).国际象棋,简单领域,64个位置,严格限制方式移动32个棋子.可由简短.完全形式化规则列表描述,容易事先准备.抽象.形式化,是人类最困难脑力任务,但计算机最容易.早期打败人类最好象棋选手,最近识别对象.语音任务达到人类平均水平.日常生活需要世界巨量知识,主观.直观,很难形式化表达.计算机智能需要获取同样知识.关键挑战,非形式化知识…

MNIST 卷积神经网络.https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials/blob/master/05_convolutional_net.py .TensorFlow搭建卷积神经网络(CNN)模型,训练MNIST数据集. 构建模型. 定义输入数据,预处理数据.读取数据MNIST,得到训练集图片.标记矩阵,测试集图片标记矩阵.trX.trY.teX.teY 数据矩阵表现.trX.teX形状变为[-1,28,28,1],-1 不考虑输入图片数量,28x…

feature study within neural network 在regression问题中,根据房子的size, #bedrooms原始特征可能演算出family size(可住家庭大小), zip code可能演算出walkable(可休闲去处),富人比例和zip code也可能决定了学区质量,这些个可住家庭大小,可休闲性,学区质量实际上对于房价预测有着至关重要的影响,但是他们都无法直接从原始数据输入获取,而是进过hidden layer学习抽象得出的特征. loss functio…

:softmax回归 当p(y|x,theta)满足多项式分布,通过GLM对其进行建模就能得到htheta(x)关于theta的函数,将其称为softmax回归. 教程中已经给了cost及gradient的求法.须要注意的是一般用最优化方法求解參数theta的时候,採用的是贝叶斯学派的思想,须要加上參数theta.   softmax回归 习题的任务就是用原有的像素数据集构建一个softmax回归模型进行分类.准确率略低 92.6%,. 而自我学习是用5~9之间的数据集当做无标签的数据集,然后构…

终于找到ML日报的微信链接,抄之...................................... 请拜访原文链接:[祖母论与还原论之争]为什么计算机人脸识别注定超越人类?评价:         从直觉上,总体视觉框架,我更推崇maar视觉理论,即还原论.因为对于广泛的视觉识别,此解释在哲学意义上完备性比其他解释更好.但对于人脸识别,这就难说了.就像骑自行车需要学习,学习之后便成为"程序记忆",固定为记忆系统.对于人脸识别这种极为特殊且频次极高的行为,千万年的人类进化,是否在…

第一章 图像领域,第\(i\)类图片提取到的特征: \[ feature_i=\sum_jw_{i,j}x_j+b_i \] 其中,\(j\)表示一张图片的第\(j\)个像素,\(b_i\)是偏置值(bias),顾名思义就是这个数据本身的一些倾向,比如如果训练获得的参数\(w\)大部分数字是0,那么0特征对应的bias就会很大. 对于多分类问题,通常使用交叉熵作为损失函数(loss function),通常可以用它来判断模型对真实概率分布估计的准确程度, \[ H_{y'}(y)=-\sum_i…

TensorFlow学习笔记4-线性代数基础 本笔记内容为"AI深度学习".内容主要参考<Deep Learning>中文版. \(X\)表示训练集的设计矩阵,其大小为m行n列,m表示训练集的大小(size),n表示特征的个数: \(W\)表示权重矩阵,其大小是n行k列,n为输入特征的个数,k为输出(特征)的个数: \(\boldsymbol{y}\)表示训练集对应标签,其大小为m行,m表示训练集的大小(size): \(\boldsymbol{y'}\)表示将测试向量\(…

算法是人工智能(AI)核心领域之一. 本文整理了算法领域常用的39个术语,希望可以帮助大家更好地理解这门学科. 本文为下半部分,上半部分见本账号上一篇文章. 19.迁移学习(Transfer Learning)​ 迁移学习是一种机器学习的方法,指的是一个预训练的模型被重新用在另一个任务中. 20.长短期记忆网络(LSTM) LSTM是一种特殊的循环神经网络,能够学习长期依赖性. 21.生成对抗网络(GAN) 生成对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks…

变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)通俗教程 转载自: http://www.dengfanxin.cn/?p=334&sukey=72885186ae5c357d85d72afd35935fd5253f8a4e53d4ad672d5321379584a6b6e02e9713966e5f908dd7020bfa0c555f dengfanxin 未来2016年11月15日 1. 神秘变量与数据集 现在有一个数据集DX(dataset, 也可以叫datapoin…

参考: https://www.cnblogs.com/huangshiyu13/p/6209016.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/25401928 https://blog.csdn.net/ustbfym/article/details/78870990 https://blog.csdn.net/StreamRock/article/details/81258543 https://blog.csdn.net/weixin_40955254/artic…

今天我们会来聊聊用神经网络如何进行非监督形式的学习. 也就是 autoencoder, 自编码. 压缩与解压 有一个神经网络, 它在做的事情是 接收一张图片, 然后 给它打码, 最后 再从打码后的图片中还原. 太抽象啦? 行, 我们再具体点. 假设刚刚那个神经网络是这样, 对应上刚刚的图片, 可以看出图片其实是经过了压缩,再解压的这一道工序. 当压缩的时候, 原有的图片质量被缩减, 解压时用信息量小却包含了所有关键信息的文件恢复出原本的图片. 为什么要这样做呢? 原来有时神经网络要接受大量的输入…

稀疏自编码器 Sparse Autoencoder 一神经网络(Neural Networks) 1.1 基本术语 神经网络(neural networks) 激活函数(activation function) 偏置项(bias units) 激活值(activation) 前向传播(forward propagation) 前馈神经网络(feedforward neural network) 1.2 神经元(neuron)模型 这个"神经元"是一个以及偏置项+1为输入值的运算单元,其…

深度自编码器(Deep Autoencoder)MATLAB解读 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 这篇文章主要讲解Hinton在2006年Science上提出的一篇文章“Reducing the dimensionality of data with neural networks”的主要思想与MATLAB程序解读. 深度自编码器首先用受限玻尔兹曼机进行逐层预训练,得到初始的权值与偏置(权值与偏置的更新过程用对比散度CD-1算法).…

自编码器可以用于降维,添加噪音学习也可以获得去噪的效果. 以下使用单隐层训练mnist数据集,并且共享了对称的权重参数. 模型本身不难,调试的过程中有几个需要注意的地方: 模型对权重参数初始值敏感,所以这里对权重参数w做了一些限制 需要对数据标准化 学习率设置合理(Adam,0.001) 1,建立模型 import numpy as np import tensorflow as tf class AutoEncoder(object): ''' 使用对称结构,解码器重用编码器的权重参数 '''…

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-Encoders Auto-Encoders一大重要应用就是生成数据集,新手了解VAE一般都从生成mnist…

原文地址:http://www.dengfanxin.cn/?p=334 1. 神秘变量与数据集 现在有一个数据集DX(dataset, 也可以叫datapoints),每个数据也称为数据点.我们假定这个样本受某种神秘力量操控,但是我们也无从知道这些神秘力量是什么?那么我们假定这股神秘力量有n个,起名字叫power1,power2,…,powern 吧,他们的大小分别是z1,z2,…,zn ,称之为神秘变量表示成一个向量就是 z=⎛⎝⎜⎜⎜⎜z1z2⋮zn⎞⎠⎟⎟⎟⎟ z也起个名字叫神秘组合.…

任务:在这个问题中,你将实现稀疏自编码器算法,并且展示它怎么发现边缘是自然图像的一个好的表示. 在文件 sparseae_exercise.zip中,我们已经提供了一些Matlab中的初始代码,你应该将你的代码写在文件中的”YOUR CODE HERE“下面.你必须完成以下文件:samplesIMAGES.m, sparseAutoencoderCost.m, computeNumericalGradient.m.在train.m中的开始代码展示了这些函数是怎样被使用的. 明确地,在这个练习中你…

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…

一.源代码下载 代码最初来源于Github:https://github.com/vijayvee/Recursive-neural-networks-TensorFlow,代码介绍如下:“This repository contains the implementation of a single hidden layer Recursive Neural Network.Implemented in python using TensorFlow. Used the trained mode…

import os import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision from torchvision import transforms from torchvision.utils import save_image # 配置GPU或CPU设置 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else '…

前言: 当采用无监督的方法分层预训练深度网络的权值时,为了学习到较鲁棒的特征,可以在网络的可视层(即数据的输入层)引入随机噪声,这种方法称为Denoise Autoencoder(简称dAE),由Bengio在08年提出,见其文章Extracting and composing robust features with denoising autoencoders.使用dAE时,可以用被破坏的输入数据重构出原始的数据(指没被破坏的数据),所以它训练出来的特征会更鲁棒.本篇博文主要是根据Benig…

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…

前言 论文“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”是深度学习鼻祖hinton于2006年发表于<SCIENCE >的论文,也是这篇论文揭开了深度学习的序幕. 笔记 摘要:高维数据可以通过一个多层神经网络把它编码成一个低维数据,从而重建这个高维数据,其中这个神经网络的中间层神经元数是较少的,可把这个神经网络叫做自动编码网络或自编码器(autoencoder).梯度下降法可用来微调这个自动编码器的权值,但是只有在初始化权值…

本博客已经迁往http://www.kemaswill.com/, 博客园这边也会继续更新, 欢迎关注~ Contractive Autoencoder(CAE)是Bengio等人在2011年提出的一种新的Autoencoder, 在传统的Autoencoder的重构误差上加上了新的惩罚项, 亦即编码器激活函数对于输入的雅克比矩阵(Jacobian matrix)的Frobenius Norm. CAE的核心思想是尽量捕获训练样本中观察到的variance, 而忽略其他的variance. 鲁棒…

对于加深网络层数带来的问题,(gradient diffuse  局部最优等)可以使用逐层预训练(pre-training)的方法来避免 Stack-Autoencoder是一种逐层贪婪(Greedy layer-wise training)的训练方法,逐层贪婪的主要思路是每次只训练网络中的一层,即首先训练一个只含一个隐藏层的网络,仅当这层网络训练结束之后才开始训练一个有两个隐藏层的网络,以此类推.在每一步中,把已经训练好的前  层固定,然后增加第  层(也就是将已经训练好的前  的输出作为输入…