深度学习—自编码器

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#神经网络 #深度学习 #算法 #机器学习

本文深入探讨了自编码器在神经网络参数初始化中的作用，通过分层训练逐步构建自编码器。自编码器的思想是将输入数据压缩后再重构，用于降低数据维度并提取特征。实验表明，使用自编码器初始化的神经网络在手写体识别任务上的性能优于传统方法。自编码器近年来在特征提取和生成对抗网络等领域广泛应用，适合于数据降维和预处理等场景。

自编码器

1. 自编码器模型

这一讲我们将讲解2006年Geoffrey Hintton在Science上发表的文章Reducing the dimensionality of data with neural networks自编码器（Auto-Encoder）模型，基于这个模型，它部分地解决了神经网络参数初始化的问题。

在这里插入图片描述

2. 自编码器思想

自编码器采用的是分层初始化的思想。

在这里插入图片描述
例如我们想要训练图中 N N N层的神经网络，步骤如下：

步骤一：先训练图中下面这个小的网络，它的输入是原来的网络输入 X X X，中间只有一层，就是上面网络的第一层，而输出仍然是原网络的输出 X X X。

在这里插入图片描述
假设：
输入 X X

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深度学习自编码器 - 正则自编码器篇
绎岚科技的博客
09-15 2239
深度学习领域中，自编码器（Autoencoder）作为一种无监督学习技术，凭借其独特的结构在数据降维、特征提取、异常检测及数据去噪等方面展现出强大的能力。正则自编码器，作为自编码器家族中的重要一员，通过引入额外的约束或正则化项，不仅实现了对输入数据的有效重构，更在此基础上学习了数据更为紧凑和有意义的表示。这一特性使得正则自编码器在避免过拟合、提升模型泛化能力方面尤为突出，为处理高维、复杂数据提供了新的视角和方法。
自编码器详解：从原理到实现的完整指南
最新发布
像风一样自由的博客
09-25 967
自编码器（Autoencoder）是深度学习中一种重要的无监督学习模型，其核心思想是通过神经网络学习数据的有效编码表示。自编码器试图将输入数据压缩到一个低维空间（编码），然后从这个低维表示重构原始数据（解码）。自编码器的本质通过编码-解码学习数据的压缩表示无监督学习，输入即目标核心是学习数据的内在结构主要变种及特点去噪自编码器：提高鲁棒性稀疏自编码器：学习稀疏表示变分自编码器：结合生成能力卷积自编码器：处理图像数据实际应用价值数据降维与可视化异常检测图像处理特征预训练。
Autoencoder
Touch_Dream的博客
08-23 5775
转载：http://blog.youkuaiyun.com/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
【深度学习】自编码器
weixin_43693967的博客
07-23 1838
自编码器本质就是将高维数据投影成低维特征，编码器网络拟合着投影函数，解码器网络拟合着反投影函数。神经网络本质就是一个拟合函数。
深度学习中的自动编码器
weixin_42010722的博客
04-06 1828
自编码器是一种用于数据压缩的人工神经网络，可以将输入数据压缩为较小的编码，然后将其解码回原始数据。它可以被视为一个无监督学习的算法，因为它不需要标记数据。
深度学习——自编码器AutoEncoder
Elon15的博客
07-17 6448
深度学习——自编码器AutoEncoder
深度学习自编码器 - 收缩自编码器（CAE）篇
绎岚科技的博客
09-20 2326
在深度学习的浪潮中，收缩自编码器（Compressive Autoencoder, CAE）作为自编码器的一种高级形式，正逐步崭露头角。收缩自编码器在保留自编码器核心功能——即数据压缩与重构的基础上，引入了更为严格的压缩技术，以追求更低维且更具代表性的数据表示。这一特性使得收缩自编码器在数据降维、特征学习、降噪及高效信息处理等方面展现出独特的优势。本文将简要介绍收缩自编码器的概念、原理及其在实际应用中的潜力，以期为读者提供一个全面而深入的了解。
深度学习自编码器 - 去噪自编码器篇
绎岚科技的博客
09-18 3451
在深度学习的广阔天地中，自编码器作为一种强大的无监督学习工具，通过重构输入数据的方式，不仅实现了数据的有效压缩，还探索了数据的内在表示。而去噪自编码器（Denoising Autoencoder, DAE），作为自编码器的一个变种，更是以其独特的去噪能力，在众多应用中脱颖而出。去噪自编码器在训练过程中，会故意向输入数据中添加噪声，然后迫使模型从这种被“污染”的数据中恢复出原始的纯净数据。这一过程不仅锻炼了模型的鲁棒性，还促进了模型学习到更加稳健和本质的数据特征，从而提高了其在噪声环境下的泛化能力。
深度学习自编码器 - 随机编码器和解码器篇
绎岚科技的博客
09-17 1798
在深度学习领域，自编码器作为一种无监督学习技术，凭借其强大的特征表示能力，在数据压缩、去噪、异常检测及生成模型等多个方面展现出独特魅力。其中，随机编码器和解码器作为自编码器的一种创新形式，进一步拓宽了其应用边界。随机编码器通过引入随机性，如噪声注入或概率性映射，使得编码过程不再拘泥于固定的转换规则，而是能够捕捉数据中的潜在随机性和多样性。这一特性对于处理复杂多变的现实世界数据尤为关键，因为它允许模型在编码时保留更多的不确定性信息，为后续处理或生成任务提供丰富的素材。
深度学习自编码器 - 使用自编码器学习流形篇
绎岚科技的博客
09-19 1956
在数据科学的浩瀚宇宙中，深度学习如同一颗璀璨的星辰，引领着我们对复杂数据内在规律的探索。其中，自编码器作为深度学习家族中的一位独特成员，以其非凡的能力——通过无监督学习捕捉数据的有效表示，而备受瞩目。特别是当我们将目光聚焦于数据中的流形结构时，自编码器展现出了其不可估量的价值。流形，作为高维空间中数据分布的内在低维几何特性，是理解复杂数据集的关键。
[深度学习] 自编码器Autoencoder
藓类少女的博客
06-26 6048
自编码器（Autoencoder）是一种无监督学习算法，主要用于数据的降维、特征提取和数据重建。自编码器由两个主要部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。其基本思想是将输入数据映射到一个低维的潜在空间，然后再从该潜在空间重建出原始数据。
深度学习之自编码器
weixin_30492047的博客
07-12 484
1、自编码的定义 　　自编码器是一种数据的压缩算法，属于无监督学习，以自身X作为输出值，但输出值X‘ 和自身X之间还是有一些差异的。自编码器也是一种有损压缩，可以通过使得损失函数最小，来实现X’ 近似于X的值。简单的自编码器是一种三层的神经网络模型，包含数据输入层、隐藏层、输出重构层，同时也是一种无监督学习模型。从输入层到隐层称为编码过程，从隐层到输出层称为解码过程。自编码其就相当于自己生成标签...
深度学习--自编码器（AutoEncoder）
Mr_Meng__NLP的博客
12-17 1万+
自编码器： 自编码器是用于无监督学习，高效编码的神经网络，自动编码器的目的就在于，学习一组数据的编码，通常用于数据的降维，自编码是一种无监督的算法，网络分为：输入层，隐藏层（编码层），解码层，该网络的目的在于重构输入，使其隐藏层的数据表示更加好，利用了反向传播，将输入值和目标值设置一样，就可以不断的进行迭代训练。
自编码器和深度学习
blacklee123的专栏
06-05 1万+
自编码算法与稀疏性 目前为止，我们已经讨论了神经网络在有监督学习中的应用。在有监督学习中，训练样本是有类别标签的。现在假设我们只有一个没有带类别标签的训练样本集合  ，其中  。自编码神经网络是一种无监督学习算法，它使用了反向传播算法，并让目标值等于输入值，比如  。下图是一个自编码神经网络的示例。 自编码神经网络尝试学习一个  的函数。换句话说，它尝试逼近一个
【深度学习】 自编码器（AutoEncoder）
weixin_46713695的博客
08-16 7740
AE自编码器
深度自编码器 (Deep Autoencoder, DAE)
不断积累不断学习
06-13 1475
深度自编码器是自编码器（Autoencoder, AE）的深度神经网络版本，用于。它通过编码（Encoder）和解码（Decoder）结构学习数据的低维表示。
深度学习-10.自编码器
bingokunkun的博客
11-22 1962
自编码器欠完备自编码器正则自编码器稀疏自编码器去噪自编码器惩罚导数作为正则表示能力、层的大小和深度随机编码器和解码器去噪自编码器详解得分估计历史展望使用自编码器学习流形收缩自编码器预测稀疏分解自编码器的应用 欠完备自编码器 正则自编码器 稀疏自编码器 去噪自编码器 惩罚导数作为正则 表示能力、层的大小和深度 随机编码器和解码器 去噪自编码器详解 得分估计 历史展望 使用自编码器学习流形 收缩自编码器 预测稀疏分解 自编码器的应用 ...
深入了解自编码器（Autoencoder）：原理、类型及应用
qq_28791753的博客
11-18 3216
自编码器是一种用于无监督学习的神经网络模型，其主要目的是学习数据的有效表示。自编码器由两个主要部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器将输入数据压缩成一个潜在空间表示（通常是低维的），而解码器则尝试从这个潜在表示中重构原始输入数据。自编码器作为一种强大的无监督学习工具，在特征提取、降维、去噪、异常检测等多个领域取得了显著成功。通过将输入数据压缩到低维潜在空间，并从中重构原始数据，自编码器不仅能够有效压缩和重构数据，还能在实际应用中提供极大的帮助。
深度自动编码器（Deep Auto-encoder）
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one_super_doer的博客
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深度自动编码器（Deep Auto-encoder） 本文是学习B站上李宏毅老师的机器学习笔记。 Auto-encoder 它做的事情和PCA、t-SNE一样，都是要降维。只是这里用网络结构来降维，降维的网络被称为Encoder，这个Encoder就是很多个隐层网络的网络结构，输入一张图片后会输出降维以后的结果。这个结果比PCA的结果复杂是因为它不是一个线性的东西。 通用有一个Decode...
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