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  • 我正在开发一个自动编码器使用张量流。在计算损失函数时,我遇到一个错误,说维数必须相等才能求平均值。所以我显示了输入层和输出层的形状,它们都是不同的,我无法分析问题出在哪里。数据集中使用的图像的形状为...

    我正在开发一个自动编码器使用张量流。在计算损失函数时,我遇到一个错误,说维数必须相等才能求平均值。所以我显示了输入层和输出层的形状,它们都是不同的,我无法分析问题出在哪里。数据集中使用的图像的形状为(54,96,3)

    这是我的密码##--------------------------------------------

    import cv2 as cv

    import numpy as np

    import tensorflow as tf

    import argparse

    import os

    import glob

    import matplotlib

    import matplotlib.pyplot as plt

    from functools import partial

    def load_images_from_folder(folder):

    images = []

    for filename in os.listdir(folder):

    img = cv.imread(os.path.join(folder,filename))

    if img is not None:

    images.append(img)

    return np.asarray(images)

    def plot_image(image, cmap = "Greys_r"):

    plt.imshow(image.reshape([54, 96, 3]).astype(np.uint8),

    cmap=cmap,interpolation="nearest")

    plt.axis("off")

    def _parse_function(filename):

    image_string = tf.read_file(filename)

    image_decoded = tf.image.decode_jpeg(image_string, channels=3)

    image = tf.cast(image_decoded, tf.float32)

    return image

    ## Parameters

    n_inputs = 96 * 54

    BATCH_SIZE = 150

    batch_size = tf.placeholder(tf.int64)

    files = list(glob.glob(os.path.join('danceVideoFrame1','*.*')))

    dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((files))

    dataset = dataset.map(_parse_function)

    dataset = dataset.batch(BATCH_SIZE)

    iterator = dataset.make_one_shot_iterator()

    features = iterator.get_next()

    with tf.Session() as sess:

    #print(sess.run(features).shape)

    #plot_image(sess.run(features), cmap = "Greys_r")

    #plt.show()

    ## Encoder

    n_hidden_1 = 300

    n_hidden_2 = 150 # codings

    ## Decoder

    n_hidden_3 = n_hidden_1

    n_outputs = n_inputs

    learning_rate = 0.01

    l2_reg = 0.0001

    ## Define the Xavier initialization

    xav_init = tf.contrib.layers.xavier_initializer()

    ## Define the L2 regularizer

    l2_regularizer = tf.contrib.layers.l2_regularizer(l2_reg)

    ## Create the dense layer

    dense_layer = partial(tf.layers.dense,

    activation=tf.nn.elu,

    kernel_initializer=xav_init,

    kernel_regularizer=l2_regularizer)

    ## Make the mat mul

    hidden_1 = dense_layer(features, n_hidden_1)

    hidden_2 = dense_layer(hidden_1, n_hidden_2)

    hidden_3 = dense_layer(hidden_2, n_hidden_3)

    outputs = dense_layer(hidden_3, n_outputs, activation=None)

    print (outputs.shape)

    print (features.shape)

    #loss function

    loss = tf.reduce_mean(tf.square(outputs - features))

    ## Optimize

    loss = tf.reduce_mean(tf.square(outputs - features))

    optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate)

    train = optimizer.minimize(loss)

    输出:

    ^{pr2}$

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  • 自编码器

    2020-09-11 09:09:52
    神经网络就是一种特殊的自编码器,区别在于自编码器输出和输入是相同的,是一个自监督的过程,通过训练自编码器,得到每一层中的权重参数,自然地我们就得到了输入x的不同的表示(每一层代表一种)这些就是特征,...

    自编码器

    简介

    神经网络就是一种特殊的自编码器,区别在于自编码器的输出和输入是相同的,是一个自监督的过程,通过训练自编码器,得到每一层中的权重参数,自然地我们就得到了输入x的不同的表示(每一层代表一种)这些就是特征,自动编码器就是一种尽可能复现原数据的神经网络。

    自编码器通过简单地学习将输入复制到输出来工作。这一任务(就是输入训练数据, 再输出训练数据的任务)听起来似乎微不足道,但通过不同方式对神经网络增加约束,可以使这一任务变得极其困难。比如,可以限制内部表示的尺寸(这就实现降维了),或者对训练数据增加噪声并训练自编码器使其能恢复原有。这些限制条件防止自编码器机械地将输入复制到输出,并强制它学习数据的高效表示。简而言之,编码(就是输入数据的高效表示)是自编码器在一些限制条件下学习恒等函数(identity function)的副产品。

    特点

    跟数据相关程度很高,这意味着自动编码器只能压缩与训练数据相似的数据,因为使用神经网络提取的特征一般是高度相关于原始的训练集。

    压缩后数据是有损的,这是因为降维的过程中不可避免地丢失信息,解压之后的输出和原始的输入相比是退化的。

    应用

    数据去噪,进行可视化降维生成数据

    结构

    image-20200910102458671

    通常使用神经网络作为编码器和解码器,输入的数据经过神经网络降维到一个编码(code),接着又通过另外一个神经网络去解码得到一个与输入原数据一模一样的生成数据,然后通过比较这两个数据,最小化它们之间的差异来训练这个网络中编码器和解码器的参数。

    分层训练方法

    多层的训练方法:先进行第一层的code的训练,我们将第一层输出的code当成第二层的输入信号,同样最小化重构误差,就会得到第二层的参数,并且得到第二层输出的code,也就是原输入信息的第二个表达了。其他层就同样的方法炮制就行了

    image-20200910104425629

    当input的维度大于code的维度的时候,表示该变换是一种降维的操作

    当input的维度小于code的维度的时候,即稀疏编码器

    香草自编码器

    香草自编码器(Vanilla Autoencoder),只有三层网络,即只有一个隐藏层的神经网络。它的输入和输出是相同的,可通过使用Adam优化器和均方误差损失函数,来学习如何重构输入。

    隐藏层的压缩维度为32,小于输入维度784,因此这个编码器是有损的,通过这个约束,来迫使神经网络来学习数据的压缩表征

    栈式自编码器

    和其他的神经网络一样,自编码器可以有多个隐层,这被称作栈式自编码器(或者深度自编码器)。增加隐层可以学到更复杂的编码,但千万不能使自编码器过于强大

    栈式自编码器的架构一般是关于中间隐层对称的。

    image-20200911085436438

    1.捆绑权重

    如果一个自编码器的层次是严格轴对称的,一个常用的技术是将decoder层的权重捆绑到encoder层。这使得模型参数减半,加快了训练速度并降低了过拟合风险

    2.一次训练一个自编码器

    与之前训练整个栈式自编码器不同,可以训练多个浅层的自编码器,然后再将它们合并为一体,这样要快得多。

    例如:第一个自编码器学习去重建输入。然后,第二个自编码器学习去重建第一个自编码器隐层的输出。最后,这两个自编码器被整合到一起,如图15-4。可以使用这种方式,创建一个很深的栈式自编码器。

    image-20200911085841417

    3.进行无监督预训练

    如果有一个很大的数据集但绝大部分是未标注数据,可以使用所有的数据先训练一个栈式自编码器,然后复用低层来完成真正的任务。

    image-20200911090153809

    去噪自编码器

    制自编码器学习有用特征的方式是在输入增加噪声,通过训练之后得到无噪声的输出。这防止了自编码器简单的将输入复制到输出,从而提取出数据中有用的模式

    噪声可以是添加到输入的纯高斯噪声,也可以是随机丢弃输入层的某个特征,类似于dropout。

    image-20200911090335415

    变分自编码器

    我们想利用现有的样本去生成一些新的样本,从而扩大数据量。如果我们能知道原始数据集x的分布p(x),那么我们直接从这个分布中采样就可以得到新的样本。而在现实中,我们无法得到数据集的真实分布,于是变分编码器利用了一个隐分布z,通过z来生成新的样本,从概率角度来说就是p(x) = p(z)×p(x|z)。通过构造隐变量,让我们可以近似等于从原始分布中采样来组成新样本,而效果的好坏就靠模型来实现了。
    首先想到的是用神经网络来训练参数,那么当训练好模型后,我们输入x,可以生成新的样本x’,且他们近似都是从原始数据集分布中采样出来的,故可以参与训练其他模型,也就完成了数据增强。那么第一个损失函数就应运而生,即比较生成的x’和原始样本x的差距,差距越小效果越好。
    但是这样自然是不可行的,因为既然训练的目的是使输出样本和原样本相似度最高,那么我们直接拷贝一份原数据就行了,就不需要训练了。也就是说,数据增强的目的不仅要保证增强的数据都服从和源数据一样的分布,而且要有多样性,即有一些源数据没有的特征,这样才能达到数据增强的目的。
    于是我们考虑采样,因为采样的数据服从同一分布,但又各不相同,就可以满足多样性这一要求。
    考虑从隐分布z来进行数据采样,一个很自然的想法就是采用标准正态分布,但是如果对于所有的样本,训练的时候我们都从z中进行采样,然后用于训练,那么也就和原始的输入数据没什么关系了,即采样出的z不知道是由哪一个原始数据x生成的,这样也就没法进行损失计算,也就没法训练神经网络了。于是考虑如何把生成的数据和原始数据能一一对应起来,变分编码器让每个样本都服从一个正态分布,但这个正态分布又各不相同,即正态分布的两个参数均值和方差各不相同,那么这样输入输出就可以一一对应了
    那么如何学习输入的每个样本服从的正态分布的均值和方差呢,这个时候就要用到神经网络了,一切不好计算的都用神经网络去拟合,于是对于每个输入样本经过一层或多层神经网络,分别输出均值和方差,然后再从服从此均值和方差的正态分布中去随机采样生成新的样本。

    看似已经可以完成数据增强的目的了,但是仔细想想问题还有很多。首先既然损失函数是输出样本和输入样本的相似度,那么网络肯定往减少输出样本和输入样本的差异上去拟合,我们记得输出样本是通过在正态分布上采样得到的,我们知道正态分布的方差越大,则数据越分散,采样得到的数据噪声越大,导致输出样本和输入样本的相似度很小,于是网络训练会尽量减小正态分布的方差,直到接近0,那么还是那个问题,方差接近0,则生成的数据的多样性又减少了。所以这个问题还是没有解决。
    变分编码器使神经网络学到的正态分布尽量趋近于标准正态分布,即学到的均值和方差分别趋近于0和1。如何做到呢,那就是再增加一个损失函数。增加的损失函数是衡量网络学习到的正态分布和标准正态分布的差异性,即使用了KL散度。这样,神经网路一方面要学习输入输出的相似性,还要考虑增加一定的噪音,即不使正态分布的方差趋紧于0,也就增加了输出的多样性。

    image-20200916095141435

    image-20200916095205332

    参考:

    https://blog.csdn.net/h__ang/article/details/90720579?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=pytorch%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E8%87%AA%E7%BC%96%E7%A0%81%E5%99%A8&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allsobaiduweb~default-1-90720579

    https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10921257.html#%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E8%87%AA%E7%BC%96%E7%A0%81%E5%99%A8

    https://www.cnblogs.com/royhoo/p/Autoencoders.html

    https://blog.csdn.net/bobobe/article/details/87543892?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522160021902919724839820054%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334…%2522%257D&request_id=160021902919724839820054&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allfirst_rank_ecpm_v3~rank_business_v1-1-87543892.ecpm_v3_rank_business_v1&utm_term=%E5%8F%98%E5%88%86%E8%87%AA%E7%BC%96%E7%A0%81%E5%99%A8&spm=1018.2118.3001.4187

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  • 上期我们一起学习了深度学习中的可视化自编码器和无监督预训练的相关知识,深度学习算法(第29期)----可视化自编码器和无监督预训练...这就防止了自编码器耍小聪明,去复制输入到输出。因此最终会寻找到输入数据的...

    上期我们一起学习了深度学习中的可视化自编码器和无监督预训练的相关知识,

    深度学习算法(第29期)----可视化自编码器和无监督预训练今天我们一起学一下降噪自编码器和稀疏自编码器方面的知识。

    降噪自编码器

    一般情况下,为了强制自编码器去学习一些有用的特征,往往会对输入数据进行增加一些噪声,然后训练它去恢复原始没有噪声的数据。这就防止了自编码器耍小聪明,去复制输入到输出。因此最终会寻找到输入数据的特征模式。

    自20世纪80年代以来,使用自编码器消除噪声的想法已经出现(例如,在 Yann LeCun的1987年硕士论文中提到过)。在2008年的一篇论文中,Pascal Vincent 表明自编码器也可用于特征提取。在2010年的一篇文章中Vincent等人引入栈式降噪自编码器。

    噪声可以是纯粹的高斯噪声添加到输入,或者它可以随机关闭输入,就像之前学的dropout,深度学习算法(第7期)----深度学习之避免过拟合(正则化)

    如下图: 644a4948ea4acad5df3d9fa7590ffa05.png其中左侧的是对原始数据增加高斯噪声,右边的是利用Dropout方法实现的降噪自编码器。

    降噪自编码器的TensorFlow实现

    在tensorflow中实现降噪自编码器并不难,首先加入高斯噪声,其他的就像训练一个常规的自编码器一样,而且重构损失是基于原始输入上的,代码如下:

    X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, n_inputs])
    X_noisy = X + tf.random_normal(tf.shape(X))
    [...]
    hidden1 = activation(tf.matmul(X_noisy, weights1) + biases1)
    [...]
    reconstruction_loss = tf.reduce_mean(tf.square(outputs - X)) # MSE
    [...]

    而Dropout版本,更为简单,不多歪歪,代码如下:

    from tensorflow.contrib.layers import dropout

    keep_prob = 0.7

    is_training = tf.placeholder_with_default(False, shape=(), name='is_training')
    X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, n_inputs])
    X_drop = dropout(X, keep_prob, is_training=is_training)
    [...]
    hidden1 = activation(tf.matmul(X_drop, weights1) + biases1)
    [...]
    reconstruction_loss = tf.reduce_mean(tf.square(outputs - X)) # MSE
    [...]

    需要注意的是,正如之前学过的,在训练的时候,需要设置is_training为True.

    sess.run(training_op, feed_dict={X: X_batch, is_training: True})

    稀疏自编码器

    往往提取好的特征的另外一种约束就是稀疏性,通过在损失函数中添加一个合适的项,使得自编码器努力去减少编码层中活跃的神经元。例如,它可以使得编码层平均只有5%的活跃神经元,这就迫使自编码器去将每个输入表示为少量激活的组合。结果,编码层中的每个神经元通常都会代表一个有用的特征(如果您每个月只能说几个字,您肯定会字字千金)。

    为了支持稀疏模型,我们首先必须在每次训练迭代中计算编码层的实际稀疏度。 我们通过计算整个训练batch中,编码层中的每个神经元的平均激活情况来实现。 这里的训练batch不能太小,否则平均数不准确。

    一旦我们有了每个神经元的平均激活情况,我们希望通过向损失函数添加稀疏损失来惩罚太活跃的神经元。例如,如果我们计算一个神经元的平均激活值为 0.3,但目标稀疏度为0.1,那么它必须受到惩罚才能降低神经元的活跃度。一种方法可以简单地将平方误差(0.3-0.1)^2添加到损失函数中,但实际上更好的方法是使用Kullback-Leibler散度,其具有比均方误差更强的梯度,如下图所示:

    eb64e47a9590df93f4afed7822e45b92.png

    假如给定两个离散概率分布P和Q,那么这两个分布之间的KL散度计算如下:355f17eebc807771d080fd252a14e3ac.png

    在我们的这个情况下,我们想要计算编码层中的神经元将要激活的目标概率p与实际概率q(即训练batch上的平均激活)之间的散度,那么上面公式则简化为:

    76e61465f153671282aa1b924a32e5fb.png

    一旦我们计算了编码层中每一个神经元的稀疏损失,我们就可以把它们累加起来添加到损失函数中了。为了控制稀疏损失和重构损失的相对重要性,我们可以用稀疏权重这个超参数乘以稀疏损失。如果这个权重太高,模型会紧贴目标稀疏度,但它可能无法正确重建输入,导致模型无用。相反,如果它太低,模型将大多忽略稀疏目标,进而不会学习任何有趣的功能。

    稀疏自编码器的TensorFlow实现

    介绍完了稀疏自编码器,我们一起看一下,在tensorflow中,它是如何实现的:

    def kl_divergence(p, q):
    return p * tf.log(p / q) + (1 - p) * tf.log((1 - p) / (1 - q))

    learning_rate = 0.01
    sparsity_target = 0.1
    sparsity_weight = 0.2

    [...] # Build a normal autoencoder (in this example the coding layer is hidden1)

    optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate)

    hidden1_mean = tf.reduce_mean(hidden1, axis=0) # batch mean
    sparsity_loss = tf.reduce_sum(kl_divergence(sparsity_target, hidden1_mean))
    reconstruction_loss = tf.reduce_mean(tf.square(outputs - X)) # MSE
    loss = reconstruction_loss + sparsity_weight * sparsity_loss
    training_op = optimizer.minimize(loss)

    需要注意的是,编码层的活跃度必须在0-1之间(不能为0或者1),否则的话,KL散度将为NaN(一个非数字值)。一个简单的解决方法就是在编码层的激活函数用sigmoid函数,如下:

    hidden1 = tf.nn.sigmoid(tf.matmul(X, weights1) + biases1)

    这里我们可以用一个小技巧来加快模型的收敛,可以将重构损失设置为具有较大梯度的交叉熵来代替MSE。用交叉熵的话,就需要将输入归一化到0到1之间,并在输出层用sigmoid函数作为激活函数,这样就能保证在输出值也是在0到1之间。tensorflow中sigmoid_cross_entropy_with_logits()函数在输出层应用了sigmoid激活函数:

    [...]
    logits = tf.matmul(hidden1, weights2) + biases2)
    outputs = tf.nn.sigmoid(logits)

    reconstruction_loss = tf.reduce_sum(
    tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=X, logits=logits))

    需要注意的是,outputs运算操作在实际训练中并不需要,这里我们只是想看一下重构过程。

    好了,至此,今天我们简单学习了降噪自编码器和稀疏自编码器的原理及其tensorflow实现的相关知识,希望有些收获,下期我们将学习变分自编码器的相关知识,欢迎留言或进社区共同交流,喜欢的话,就点个赞吧,您也可以置顶公众号,第一时间接收最新内容。


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    93b1b4114de5d84549f0f7fef1cac2f6.png

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  • 但是,当我启动完全相同的代码,并使用summary()分析网络架构时,似乎输出大小与输入大小不兼容(在自动编码器的情况下是必需的).这是summary()的输出:**____________________________________________________________...

    但是,当我启动完全相同的代码,并使用summary()分析网络架构时,似乎输出大小与输入大小不兼容(在自动编码器的情况下是必需的).这是summary()的输出:

    **____________________________________________________________________________________________________

    Layer (type) Output Shape Param # Connected to

    ====================================================================================================

    input_1 (InputLayer) (None, 1, 28, 28) 0

    ____________________________________________________________________________________________________

    convolution2d_1 (Convolution2D) (None, 16, 28, 28) 160 input_1[0][0]

    ____________________________________________________________________________________________________

    maxpooling2d_1 (MaxPooling2D) (None, 16, 14, 14) 0 convolution2d_1[0][0]

    ____________________________________________________________________________________________________

    convolution2d_2 (Convolution2D) (None, 8, 14, 14) 1160 maxpooling2d_1[0][0]

    ____________________________________________________________________________________________________

    maxpooling2d_2 (MaxPooling2D) (None, 8, 7, 7) 0 convolution2d_2[0][0]

    ____________________________________________________________________________________________________

    convolution2d_3 (Convolution2D) (None, 8, 7, 7) 584 maxpooling2d_2[0][0]

    ____________________________________________________________________________________________________

    maxpooling2d_3 (MaxPooling2D) (None, 8, 3, 3) 0 convolution2d_3[0][0]

    ____________________________________________________________________________________________________

    convolution2d_4 (Convolution2D) (None, 8, 3, 3) 584 maxpooling2d_3[0][0]

    ____________________________________________________________________________________________________

    upsampling2d_1 (UpSampling2D) (None, 8, 6, 6) 0 convolution2d_4[0][0]

    ____________________________________________________________________________________________________

    convolution2d_5 (Convolution2D) (None, 8, 6, 6) 584 upsampling2d_1[0][0]

    ____________________________________________________________________________________________________

    upsampling2d_2 (UpSampling2D) (None, 8, 12, 12) 0 convolution2d_5[0][0]

    ____________________________________________________________________________________________________

    convolution2d_6 (Convolution2D) (None, 16, 10, 10) 1168 upsampling2d_2[0][0]

    ____________________________________________________________________________________________________

    upsampling2d_3 (UpSampling2D) (None, 16, 20, 20) 0 convolution2d_6[0][0]

    ____________________________________________________________________________________________________

    convolution2d_7 (Convolution2D) (None, 1, 20, 20) 145 upsampling2d_3[0][0]

    ====================================================================================================

    Total params: 4385

    ____________________________________________________________________________________________________**

    解决方法:

    请注意,您在前一个卷积层中缺少border_mode选项.

    from keras.layers import Input, Dense, Convolution2D, MaxPooling2D, UpSampling2D

    from keras.models import Model

    input_img = Input(shape=(1, 28, 28))

    x = Convolution2D(16, 3, 3, activation='relu', border_mode='same')(input_img)

    x = MaxPooling2D((2, 2), border_mode='same')(x)

    x = Convolution2D(8, 3, 3, activation='relu', border_mode='same')(x)

    x = MaxPooling2D((2, 2), border_mode='same')(x)

    x = Convolution2D(8, 3, 3, activation='relu', border_mode='same')(x)

    encoded = MaxPooling2D((2, 2), border_mode='same')(x)

    # at this point the representation is (8, 4, 4) i.e. 128-dimensional

    x = Convolution2D(8, 3, 3, activation='relu', border_mode='same')(encoded)

    x = UpSampling2D((2, 2))(x)

    x = Convolution2D(8, 3, 3, activation='relu', border_mode='same')(x)

    x = UpSampling2D((2, 2))(x)

    x = Convolution2D(16, 3, 3, activation='relu', border_mode='same')(x)

    x = UpSampling2D((2, 2))(x)

    decoded = Convolution2D(1, 3, 3, activation='sigmoid', border_mode='same')(x)

    autoencoder = Model(input_img, decoded)

    autoencoder.compile(optimizer='adadelta', loss='binary_crossentropy')

    这应该工作正常

    标签:python,neural-network,deep-learning,keras,autoencoder

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  • 自编码器、变分自编码器(VAE)简介以及Python实现

    千次阅读 多人点赞 2019-06-25 14:50:00
    本篇博客简单介绍了自编码器(AutoEncoder, AE)以及近几年比较火的变分自编码器(Variational AutoEncoder, VAE),并用Python实现。 自编码器(AE) 自编码器是一种无监督学习模型,可用于数据降维,数据可视化,深度...
  • 自编码器(Auto Encoder)神经网络常常用于分类,通过定义一个目标函数衡量输出与目标值之间的差异,然后通过调整系统的参数使系统尽量拟合训练数据. 而对每一层神经网络来说,前一层的输出都是可看做未加工的初始...
  • 传统上,自动编码器被用于降维或特征学习自编码器原理示意图编码器:将原始高维特征数据映射为低维度表征数据解码器:将低纬度的压缩特征重构回原始数据核心:输入特征等于输出特征那么我们就会有一个疑问:压缩特征...
  • 1 简介Deep Learning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点,人工神经网络(ANN)本身就是具有层次...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...
  • 作者:chen_h微信号 & QQ:862251340微信公众号:coderpai简书地址:https://www.jianshu.com/p/250...介绍和概念自动编码器(Auto-encoders)是神经网络的一种形式,它的输入...自编码器的一个非常受欢迎的使用...
  • 自编码器( Auto-Encoder,AE) 定义: 通过将输入信息作为学习目标,对输入信息进行表征学习 (representation learning)。(将原始数据转换成为能够被机器学习来有效开发的一种形式) 作用: 使用自编码器是...
  • 变分自编码器是很火的生成网络,数学推导很复杂,我喜欢望眼欲穿的感觉,一眼就看到本质,所以就记录自己的理解。 1.自编码器(AE): 自编码器分成两个部分,第一个部分是encoder,一般是多层网络,将输入的数据压缩...
  • 关于自编码器

    2019-09-09 17:23:29
    自编码器(autoencoder)是神经网络的一种,经过训练后能够尝试将输入复制到输出自编码器包括两部分:①编码器②解码器。 设给定训练数据集X={X1,X2,X3...},其中表示训练数据的第i个样本,设训练集X的维度为d,则...
  • ![图片说明]... MATLAB2017a中稀疏自动编码器工具包的案例仅给出编码器部分的结构体和解码部分的输出,没有给出编码部分的输出,求问如何获得隐藏层编码器输出
  • 自动编码器-源码

    2021-02-15 13:30:47
    autoencoder_CIFAR10_CNN.py 卷积层的自动编码器概念。 输入是CIFAR-10的图像,输出是重建的图片图像。 autoencoder_MNIST_NN.py 自动编码器考虑了全连接层。 输入是MNIST的图像,输出是重构的数字图像。

空空如也

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自编码器输出