Autoencorder理解(4):生成网络的类比

本文探讨了自动编码器的工作原理及其在无监督学习中的作用。自动编码器通过构建神经网络来实现数据的自我学习,将输入数据压缩到较低维度的张量中,从而达到特征提取的目的。此外,还讨论了卷积神经网络如何作为自动编码器的一部分应用于生成对抗网络(GAN)中。

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转完上面三篇来进行总结一下:


其实自动编码器相当于构建一个神经网络让其自己学自己。在学习的过程中,其实是相当于无监督的。因为其source和target图其实就是自己。

那么过程中,通过多层神经网络,最终就会选择编码到一个维度的张量,那么这个张量其实就是类似与白化,pca出来的一个代表这抽象维度稀疏性的重要组成。


其实目前,我们所有用的卷积神经网络在GAN中既是如上结构的encoder和decoder部分,都可以理解为一个autoencorder。

也既是卷积为编码的过程,反卷积为一个解码的过程。

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