Extracting and Composing Robust Features with Denoising Autoencoders(经典文章阅读)

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#DeepLeaning #文献阅读 #dnn

这篇博客介绍了经典论文，探讨了如何使用去噪自编码器来提取和组合鲁棒特征。文章详细阐述了文献的主要贡献点，并展示了实验结果，证明了这种方法在深度神经网络(DNN)中的有效性。

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一.文献名字和作者

    Extracting and Composing Robust Features with Denoising Autoencoders,  Pascal Vincent, Hugo Larochelle, Yoshua Bengio, Pierre-Antoine Manzagol
   

二.阅读时间

     2014年10月30日

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自编码器(Autoencoders) 原理与代码实例讲解
AI大模型应用之禅
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自编码器(Autoencoders) - 原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词： 自编码器 降维 生成模
[论文笔记] [2008] [ICML] Extracting and Composing Robust Features with Denoising Autoencoders
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在06年以前，想要去训练一个多层的神经网络是比较困难的，主要的问题是超过两层的模型，当时没有好的策略或方法使模型优化的很好，得不到预期的效果。在06年，Hinton提出的stacked autoencoders 改变了当时的情况，那时候的研究者就开始关注各种自编码模型以及相应的堆叠模型。这篇的作者提出的DAE（Denoising Autoencoders）就是当时蛮有影响力的工作。 那个时候多层模型效果得到提升的一个关键的因素就是采用像自编码器这类无监督训练方式做逐层的预训练（layer-wise pre-
Extracting and composing robust features with denosing autoencoders 论文
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05-12 301
这是一篇发表于2008年初的论文。 文章主要讲了利用 denosing autoencoder来学习 robust的中间特征。。进上步，说明，利用这个方法，可以初始化神经网络的权值。。这就相当于一种非监督学习的方法来训练神经网络。   当我们在用神经网络解决各种识别任务时，如果我们想要网络的性能更好，就需要更深层或更wider的神经网络来建模，Model出更复杂的分布。  网络变深以后，如何训练是...
卷积神经Extracting and Composing Robust Features with Denoising Autoencoders
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12-24 2348
摘要:之前的工作已经知道深度模型生成或者识别模型的困难，可以通过无监督初始化解决，从而使的输入与中间的代表一一对应。我们对无监督学习表示介绍一个新的训练规则，是基于学习表示粗略用部分输入模式，这个方法可以用来训练自动编码，这个去噪编码，可以用来堆放初始化深度结构，这个算法可以被改进无论从多方面，信息增益生成模型， 引言:     最近的理论研究表明，深度结构可能需要一个有效的复杂的分布，并且会
论文笔记(3)-Extracting and Composing Robust Features with Denoising Autoencoders
weixin_33941350的博客
01-29 282
    这篇文章是Bengio研究的在传统的autoencoder基础上增加了噪声参数，也就是说在输入X的时候，并不直接用X的数据，而是按照一定的概率来清空输入为0。paper中的名词为corrupted。这样活动函数计算的时候就用这个X尖来计算，而不是用X来计算。然后算法通过reconstruct来根据计算的Y来重构求X。     如下图所示，这种思路十分类似于dropout。不过dropou...
Extracting and Composing Robust Features with Denoising Autoencoders论文笔记
昼
11-07 497
Extracting and Composing Robust Features with DenoisingAutoencoders论文链接零碎知识网络原理结构训练 论文链接 零碎知识 可以通过在训练前，先用无监督的方式将输入映射到更为有意义的向量空间的方式，来减轻训练深度生成、判别模型的困难。 可以通过逐层初始化的方式来获得更好的效果。 网络 原理 好的模型学习到的应该是数据潜在的分布。 而对于输入的高维向量而言，可能有些维度并没有携带信息，甚至可能携带噪音。 一个维度与其它多个维度应该是相关的，
【深度学习基础模型】去噪自编码器 (Denoising Autoencoders, DAE)详细理解并附实现代码。
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去噪自编码器 (Denoising Autoencoders, DAE)学习笔记！
Denoising Autoencoder
CoderPai的博客
12-31 1900
作者：chen_h 微信号 & QQ：862251340 微信公众号：coderpai 简书地址：https://www.jianshu.com/p/f7b9f10b7ac4 自编码器 Autoencoder 稀疏自编码器 Sparse Autoencoder 降噪自编码器 Denoising Autoencoder 堆叠自编码器 Stacked Autoencoder 降噪自编码器（DAE）
【theano-windows】学习笔记十三——去噪自编码器
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前言上一章节学习了卷积的写法,主要注意的是其实现在theano.tensor.nnet和theano.sandbox.cuda.dnn中都有对应函数实现, 这一节就进入到无监督或者称为半监督的网络构建中. 首先是自编码器(Autoencoders)和降噪自编码器(denoising Autoencoders)国际惯例, 参考网址:Denoising Autoencoders (dA)Learning
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“上帝是一位算术家！” ——雅克比 深度学习（DeepLearning）是人工神经网络(artificialneuralnetwork)的一个分支。1943年，来自美国的数学家沃尔特·皮茨（W.Pitts）和美国心理学家沃伦·麦克洛克（W.McCulloch）首次提出人工神经网络的概念，并对其中的神经元进行了数学建模，从此人工神经网络这一研究领域被开启[1]。194...
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本文是看了，bengio的论文Extracting and composing robust features withdenoising autoencoders，整理而得。 文章开始先提出什么是好的特征，或者好的特征应该具有的性质： 1最大化的保留原始信息， 2稀疏性 3 鲁棒性，即使局部输入数据被污染的时候，也能够学习到稳定的特征表达 原理简介： Denosing autoe
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http://www.bubuko.com/infodetail-497920.html搬运这篇文章 当采用无监督的方法分层预训练深度网络的权值时，为了学习到较鲁棒的特征，可以在网络的可视层（即数据的输入层）引入随机噪声，这种方法称为Denoise Autoencoder(简称dAE)，由Bengio在08年提出，见其文章Extracting and composing robust fea
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深度学习系列（五）：一个简单深度学习工具箱原创  首先介绍下一般网络的建立模型，找到在工具箱  DeepLearnToolbox\tests\test_example_NN.m文件，这个测试函数是测试一般的网络模型，取前一段代码： load mnist_uint8; train_x = double(train_x) / 255; test_x =
Downloading and Extracting Packages: pytorch-1.9.0完全不动
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03-31
<think>嗯，用户遇到了PyTorch 1.9.0在下载或解压过程中卡住的问题，我得帮他们找出可能的原因和解决方法。首先，根据用户提供的引用，特别是引用[1]提到官网没有CUDA 11.2的适配版本，最高支持到11.1，可能用户是在安装CUDA版本时出现了兼容性问题。比如，如果用户的CUDA版本和PyTorch的版本不匹配，可能会导致安装过程中的问题。 接下来，下载卡住可能和网络连接有关。PyTorch的服务器有时候可能响应慢，或者用户的网络不稳定，导致下载中断或卡住。这时候建议用户检查网络，或者更换镜像源，比如使用清华源、阿里云源，可能会更稳定。 解压卡住的话，可能是压缩包损坏。下载过程中如果网络中断，文件没下载完整，解压时就会失败。这时候需要用户重新下载，或者验证文件的哈希值是否匹配官方提供的，确保文件完整。 另外，用户的系统环境可能有问题，比如磁盘空间不足，或者权限问题导致无法写入目标目录。需要检查磁盘空间，并确保有足够的权限进行解压操作。还有可能是安全软件或防火墙拦截了下载或解压过程，暂时关闭这些软件试试。 然后，用户提供的引用[2]中提到检查GPU是否可用，可能用户在安装GPU版本时遇到了驱动或CUDA工具包的问题。如果用户的CUDA版本不兼容PyTorch 1.9.0的cu111，可能会导致安装失败。这时候需要确认CUDA版本是否为11.1，并安装对应的PyTorch版本。 引用[3]里提到了模型加载的修改，虽然和安装问题关系不大，但说明用户可能在处理模型加载时遇到了问题，但当前的问题更偏向于安装环节。可能需要提醒用户安装完成后，检查torch.cuda.is_available()来确认GPU支持是否正常。 总结下来，可能的原因包括网络问题、文件损坏、环境不兼容、系统权限或资源不足。解决方法需要逐一排查，比如更换镜像源、检查文件完整性、确认CUDA版本、释放磁盘空间、关闭安全软件等。此外，使用虚拟环境可能帮助避免依赖冲突。如果问题依旧，建议用户查阅官方文档或社区寻求帮助。</think>针对PyTorch 1.9.0下载或解压卡顿的问题，以下是逐步分析及解决方法： --- ### 可能原因分析 1. **网络连接问题** - PyTorch服务器访问速度受地域影响，国内直接下载可能因网络延迟或带宽限制导致中断 - 解决方法：使用国内镜像源（如清华源、阿里云源） 2. **文件损坏或未完整下载** - 下载过程中网络波动可能导致压缩包不完整，解压时触发异常卡顿 - 解决方法：验证文件哈希值与[PyTorch官网](https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html)提供的一致性[^1] 3. **CUDA版本不兼容** - 如引用[1]所述，PyTorch 1.9.0最高仅支持CUDA 11.1，若本地安装CUDA 11.2+会导致兼容性问题 4. **系统资源限制** - 解压过程需要足够内存和磁盘空间，低配置设备可能卡顿 --- ### 具体解决步骤 #### 1. 使用镜像加速下载 ```bash # 指定清华源安装（示例命令） pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html --index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` #### 2. 手动下载安装包 若命令行下载失败： - 访问[PyTorch历史版本页面](https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html)手动下载`.whl`文件 - 执行本地安装：`pip install /path/to/torch-1.9.0-cp39-cp39-win_amd64.whl` #### 3. 环境验证 安装完成后运行以下命令验证： ```python import torch print(torch.__version__) # 应输出1.9.0 print(torch.cuda.is_available())# 返回True表示GPU支持正常（如引用[2]所述） ``` #### 4. 解决解压卡顿 - 检查磁盘剩余空间（需至少保留10GB） - 关闭杀毒软件/防火墙临时测试 - 使用专业解压工具（如7-Zip）替代系统自带工具 --- ### 其他建议 - 使用conda虚拟环境隔离安装（避免依赖冲突）： ```bash conda create -n pytorch1.9 python=3.8 conda activate pytorch1.9 ``` - 若需自定义模型加载（如引用[3]中提到的模型适配），需确保PyTorch版本与模型要求的架构匹配 ---
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