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

起源:自动编码器 单自动编码器,充其量也就是个强化补丁版PCA,只用一次好不过瘾. 于是Bengio等人在2007年的  Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks 中, 仿照stacked RBM构成的DBN,提出Stacked AutoEncoder,为非监督学习在深度网络的应用又添了猛将. 这里就不得不提  “逐层初始化”(Layer-wise Pre-training),目的是通过逐层非监督学习的预训练, 来初始化深度网络的参数,替代传统的随机

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

降噪自动编码器是经典的自动编码器的一种扩展,它最初被当作深度网络的一个模块使用 [Vincent08].这篇指南中,我们首先也简单的讨论一下自动编码器. 自动编码器 文献[Bengio09] 给出了自动编码器的一个简介.在编码过程,它可以把输入$\mathbf{x} \in [0,1]^d$映射到一个隐式表达$\mathbf{y} \in [0,1]^{d'}$.映射关系定义如下: $$\mathbf{y} = s(\mathbf{W}\mathbf{x} + \mathbf{b})$$ 其中,

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

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 $

来自:http://deeplearning.net/tutorial/SdA.html#sda Stacked Denoising Autoencoders (SdA) note:这部分需要读者读过 (Theano3.3-练习之逻辑回归)和(Theano3.4-练习之多层感知机).另外会使用到的theano函数和概念: T.tanh, shared variables, basic arithmetic ops, T.grad, Random numbers,floatX.如果你想将代码运行在

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

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

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 今天主要介绍用在NLP中比较常见的AutoEncoder的模型,Recursive Autoencoders(递归自动编码模型).这篇文章主要讨论RAE在序列化的数据中,如何把数据降维并且用向量表示. 2. 矩阵表示 假设我们有一个矩阵\(L\)

如果给定一个神经网络,我们假设其输出与输入是相同的,然后训练调整其参数,得到每一层中的权重.自然地,我们就得到了输入I的几种不同表示(每一层代表一种表示),这些表示就是特征.自动编码器就是一种尽可能复现输入信号的神经网络.为了实现这种复现,自动编码器就必须捕捉可以代表输入数据的最重要的因素,就像PCA那样,找到可以代表原信息的主要成分. 具体过程简单的说明如下: 1)给定无标签数据,用非监督学习学习特征: 在我们之前的神经网络中,如第一个图,我们输入的样本是有标签的,即(input, targe

摘要: 一个新的系列,来自于斯坦福德深度学习在线课程:http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial.本文梳理了该教程第一部分的内容,主要包括人工神经网络入门.反向传递算法.梯度检验与高级优化 和 自编码算法与稀疏性等要点.最后以课程作业作为总结和练习. 前言 斯坦福深度学习在线课程是 Andrew Ng 编制的,该教程以深度学习中的重要概念为线索,基本勾勒出了深度学习的框架.为了简明扼要,该教程几乎省略了数学推导和证

自动编码器是一种有三层的神经网络:输入层.隐藏层(编码层)和解码层.该网络的目的是重构其输入,使其隐藏层学习到该输入的良好表征. 自动编码器神经网络是一种无监督机器学习算法,其应用了反向传播,可将目标值设置成与输入值相等.自动编码器的训练目标是将输入复制到输出.在内部,它有一个描述用于表征其输入的代码的隐藏层. 自动编码器的目标是学习函数 h(x)≍x.换句话说,它要学习一个近似的恒等函数,使得输出 x^ 近似等于输入 x.自动编码器属于神经网络家族,但它们也和 PCA(主成分分析)紧密相关.

基本概念 "变分自动编码器"(Variational Autoencoders,缩写:VAE)的概念来自Diederik P Kingma和Max Welling的论文<Auto-Encoding Variational Bayes>.现在有了很广泛的应用,应用范围已经远远超出了当时论文的设想.不过看起来似乎,国内还没有见到什么相关产品出现. 作为普及型的文章,介绍"变分自动编码器",要先从编码说起. 简单说,编码就是数字化,前面第六篇我们已经介绍了一些

深度学习模型-自动编码器(AE),就是一个神经网络的映射函数,f(x)——>y,把输入的一个原始信号,如图像.声音转换为特征. 大纲: 自动编码器的基本思想 网络结构 损失函数与训练算法 实际使用 去燥自动编码器 稀疏编码 收缩自动编码器 多层编码器 本集总结 自动编码器的基本思想: 人工神经网络实现的是一个向量X映射为另一个向量Y(Rn——>Rm,m<<n),通过多层复合函数来实现,Y一般设置为样本标签向量label.AE把Y设置为从原始数据X提取出的特征向量,如X是一个高维的图

一 Auto-encoder NN Encoder & NN Decoder 要一起训练. 二 Starting from PCA 三 Deep Auto-encoder PCA&Deep Auto-encoder 比较,明显后者效果更好. 当code为二维时,很明显看到Deep Auto-encoder使数字手写识别集分类地更好. 四 Auto-encoder的几种应用 4.1 Auto-encoder – Text Retrieval Bag-of-word方法将document用向量

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 AutoEncoder(后面用AE简称)是一个自动编码器,它是通过重建输入的神经网络训练过程,它的隐藏成层的向量具有降维的作用.它的特点是编码器会创建一个隐藏层(或多个隐藏层)包含了输入数据含义的低维向量.然后有一个解码器,会通过隐藏层的低维向量

# -*- coding: utf-8 -*- """ Auto Encoder Example. Using an auto encoder on MNIST handwritten digits. References: Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio, and P. Haffner. "Gradient-based learning applied to document recognition." Proceeding

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

Basis(基础): SSE(Sum of Squared Error, 平方误差和) SAE(Sum of Absolute Error, 绝对误差和) SRE(Sum of Relative Error, 相对误差和) MSE(Mean Squared Error, 均方误差) RMSE(Root Mean Squared Error, 均方根误差) RRSE(Root Relative Squared Error, 相对平方根误差) MAE(Mean Absolute Error, 平均绝

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面