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

『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

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

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

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

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 '

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

自编码器是一种能够通过无监督学习,学到输入数据高效表示的人工神经网络.输入数据的这一高效表示称为编码(codings),其维度一般远小于输入数据,使得自编码器可用于降维(查看第八章).更重要的是,自编码器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(查看第十一章).此外,自编码器还可以随机生成与训练数据类似的数据,这被称作生成模型(generative model).比如,可以用人脸图片训练一个自编码器,它可以生成新的图片. 自编码器通过简单地学习将输

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

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

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://

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

(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

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

AIOps探索:基于VAE模型的周期性KPI异常检测方法 from:jinjinlin.com   作者:林锦进 前言 在智能运维领域中,由于缺少异常样本,有监督方法的使用场景受限.因此,如何利用无监督方法对海量KPI进行异常检测是我们在智能运维领域探索的方向之一.最近学习了清华裴丹团队发表在WWW 2018会议上提出利用VAE模型进行周期性KPI无监督异常检测的论文:<Unsupervised Anomaly Detection via Variational Auto-Encoder for

Roadmap Deep Neural Network Autoencoder Denoising Autoencoder Principal Component Analysis Summary

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

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GAN这一概念是由Ian Goodfellow于2014年提出,并迅速成为了非常火热的研究话题,GAN的变种更是有上千种,深度学习先驱之一的Yann LeCun就曾说,"GAN及其变种是数十年来机器学习领域最有趣的idea".那么什么是GAN呢?GAN的应用有哪些呢?GAN的原理是什么呢?怎样去实现一个GAN呢?本文将一一阐述.具体大纲如下: 1.什么是GAN? 1.1 对抗思想--啵啵鸟与枯叶蝶 1.2 GAN思想--画画的演变 1.3 零和博弈(zero-sum game) 1.4