深度学习之自编码器和多层神经网络

最新推荐文章于 2025-11-05 02:25:41 发布
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本文深入探讨了自编码器和多层神经网络的概念及其在深度学习中的应用，引用了《deeplearning》和《tensorflow实战》等权威资料，并通过斯坦福大学的UFLDL教程加深理解。
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PyTorch深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解
盼小辉丶的博客
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在本节中，我们将了解传统机器学习与人工神经网络间的差异，并了解如何在实现前向传播之前连接网络的各个层，以计算与网络当前权重对应的损失值；实现反向传播以优化权重达到最小化损失值的目标。并将实现网络的所有关键组成——前向传播、激活函数、损失函数、链式法则和梯度下降，从零开始构建并训练了一个简单的神经网络。
神经网络与深度学习期末复习（4）---自编码器
m0_62881487的博客
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在整个训练过程中，自编码器的目标是最小化输入数据和重建数据之间的差异，以学习到更加有效的特征表示。因为稀疏的表达往往比其他的表达要有效（人脑好像也是这样的，某个输入只是刺激某些神经元，其他的大部分的神经元是受到抑制的）。编码过程是按照从前向后的顺序执行每一层自编码器的编码，解码过程按照从后向前的顺序执行每一层自编码器的解码。1. 栈式自编码器是一个由多层稀疏自编码器组成的神经网络，其前一层自编码器的输出作为其后一层自编码器的输入。(4) 将最后一个隐含层的输出作为有监督层的输入，并且初始化有监督层的参数。
自编码器网络
小鱼的小窝
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自编码器
自编码实现深度神经网络
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05-28 2288
简介 只用numpy库，从底层实现深度神经网络。底层的数学逻辑可参见吴恩达的深度学习。 温馨建议： 为了便于对整体进行观察，把主要子函数的输入输出列写如下，可快速了解各函数如何相互作用。 可结合整体再深入细节看每个函数的具体实现 parameters = initialize_parameters_deep(layer_dims) # forward propagation Z, cache =...
TensorLayer时间序列异常检测：LSTM自编码器实现
gitblog_00333的博客
11-05 388
时间序列数据广泛存在于工业监控、金融交易、服务器运维等领域，异常值的及时发现对故障预警、风险控制至关重要。传统方法依赖人工阈值设置，难以适应复杂数据模式。本文将展示如何使用TensorLayer实现LSTM自编码器，通过无监督学习自动识别时间序列中的异常点，无需人工标注异常样本。 ## 技术原理与实现方案 LSTM自编码器通过重构正常序列来学习数据分布特征，异常序列因重构误差显著高于阈值而被识...
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 1807
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 - 正则自编码器篇
绎岚科技的博客
09-15 2247
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。
深度学习：自编码器、神经网络基础
EastCarFxx Blog
02-28 5307
基本的自编码器（Autoencoder）是一个含有输入、隐含、输出的三层神经网络，它的目的是尽可能复现输入输出的关系。一. 神经元神经网络的最小组成单元是神经元，神经元的结构如下：左边的x1,x2,x3x_1,x_2,x_3是运算输入值，11代表截距（为什么要有截距：我们知道线性拟合的时候如果不含常数项即截距，那么无论怎么拟合数据都必将经过原点，这很有可能和实际数据不符，在神经网络里也是这个原因）。
深度学习——编码器
jbkjhji的博客
01-27 2013
②解码器生成输出：编码器将固定的形状解码状态映射到长度可变的序列。①编码器处理输入：接受一个长度可变的序列作为输入，并将转换为具有固定形状的编码状态。编码器拿到输入之后，将其表示为中间状态或中间表示（隐藏状态，特征图）在CNN中，输入一张图片，经过多层的卷积层，最后输出层判别图片中的物体的类别。架构可以将长度可变的序列作为输入和输出，因此适用于机器翻译等序列转换问题。编码器将长度可变的序列作为输入，并将其转换为具有固定形状的编码状态。解码器将具有固定形状的编码状态映射为长度可变的序列。
Matlab/Octave 深度学习工具箱 包含深度信念网络、堆叠自编码器、卷积神经网络、卷积自编码器以及标准神经网络等多种方法 每种方法均提供示例，助您快速上手
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卷积自编码器则是结合了卷积神经网络和自编码器的概念，不仅能够学习到数据的有效表示，还能够保持输入数据的空间结构。它特别适合于图像数据的降噪、去模糊以及特征学习等任务。工具箱中提供的卷积自编码器示例可以...
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MachineLearning学习——0220——深度学习之卷积神经网络、自编码器
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卷积神经网络Convolutional Neural Network 介绍：与多层感知机的结构很相似：输入层，一些隐藏层，输出层，这些层多由卷积层、池化层、全连接层组成，层后面也会伴随激活函数、正则化处理。但有两个明显不同。1、...
深度学习 配套 自编码器
10-02
deep learning lan Goodfellow Yoshua Bengio 著 配套代码
神经网络-自编码课件（吴恩达）
11-01
吴恩达的神经网络，自编码课件。全英文，供15页，降了神经网络，反向传播算法、自编码之间的关系，很好读懂。
基于自编码器的深度神经网络管控算法.pdf
09-25
深度神经网络则是在多层神经网络基础上，能够学习更复杂特征的模型。而管控算法是将这些技术应用于设备管理，实现自动化、智能化的决策和控制。 综上所述，【基于自编码器的深度神经网络管控算法】是一种高效且适应...
深度学习与神经网络（十三）—— Auto-Encoder自编码神经网络
hxxjxw的博客
06-20 2618
我们之前看的都是监督学习 但是生活中的大量的数据都是没有label的 现在来看非监督学习 机器学习领域的三大方向 强化学习（樱桃）、监督学习（蛋糕的外皮）、非监督学习 为什么需要非监督学习？ 降维 利用大量的无标签数据 https://projector.tensorflow.org/ Auto-Encoders 怎样训练 ...
深度自编码跟bp神经网络_针对开发人员的深度学习：第1天可用于对神经网络进行编码的工具...
07-14 634
深度自编码跟bp神经网络by Emil Wallner 埃米尔·沃尔纳(Emil Wallner) 针对开发人员的深度学习：第1天可用于对神经网络进行编码的工具 (Deep Learning for Developers: Tools You Can Use to Code Neural Networks on Day 1) The current wave of deep learning ...
深度学习 | 编码器-解码器网络、seq2seq模型、束搜索算法
"You are worthy! You can do it!"
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定义编码器self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, ebd_size, padding_idx=3) # 将token表示为embedding# encoder_inputs从(batch_size, seq_len)变成(batch_size, seq_len, emb_size)再调整为(seq_len, batch_size, emb_size)
深度学习中的自动编码器
weixin_42010722的博客
04-06 1857
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。
自编码器和深度学习
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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
深度学习堆叠自编码器图像分类实现与应用
资源摘要信息:"堆叠自编码器图像分类.zip"是一个有关于深度学习和神经网络技术的压缩包文件，其中包含了图像数据集和堆叠自编码器训练网络的相关资料。以下是对该文件内容的知识点梳理： 1. 堆叠自编码器概念： 堆...
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