TensorFlow上实现AutoEncoder自编码器

最新推荐文章于 2025-03-07 23:40:31 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习
本文通过实例介绍如何使用TensorFlow实现自编码和稀疏编码，自编码是一种无监督学习方法，用于特征学习、降维等任务；稀疏编码则通过学习得到输入信号的稀疏表示。
http://blog.youkuaiyun.com/marsjhao/article/details/68950697     tensorflow的自编码和稀疏编码的例子
VGG16ConvolutionalAutoEncoder
05-10
这是Keras和Tensorflow后端开发的VGG16自动编码器。 要求 python3.6 凯拉斯 张量流 cv2 5天 如何使用 在项目目录下： data_source ： 将培训数据和测试数据放在那里（由子目录分隔）。 model_and_weight ： 基本上， vgg16_weights_notop.h5是必需的。 生成的模型和权重将存储在此处。 ModelTrainer.py ： 运行它来训练模型。（通过data_source\training进行data_source\training并通过data_source\testing进行评估） AutoEncoderEfficiencyEvaluator.py 运行此命令以在编码和解码后生成图像。（ data_source\testing数据） 图像将存储在auto_encoder子目录中。
Tensorflow实现自编码机
u012113559的博客
08-03 441
    今天对照Tensorflow的书，实现了一个简单的自编码机。基于MNIST数据集。     自编码器，简单来说，就是用自身的高阶特征对自身进行编码。自编码器的特征非常明显：1.期望输出与输入一致; 2.希望用高阶的特征来重构自己。也就是说，实现自编码器的目的并不是去关注分类结果，而是去关注训练完成后的网络模型，网络模型的每一层代表了从基础到高阶的特征。无监督的自编码器是一个用处广泛的提取...
TensorFlow学习－－自编码器/稀疏自编码器/堆叠自编码器
akadiao的博客
11-08 6444
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数据，而这一层则是对初始数据进行加工组织的更高阶的特征． 设由无类别标签的训练样本集合 ｛x(1)　x(2)　x(3)　...｝,x(i)∈Rn\ ｛ x^{(1)}　x^{(2)}　x
LSTM 自编码器
stockholm0215的博客
12-11 7641
def build_model(layers,seq_len): #layers [*,*,*,*,*] model = Sequential() model.add(LSTM(layers[1], input_shape=(seq_len, layers[0]),return_sequences=True)) #model.add(Dropout(0.2)) ...
基于TensorFlow实现的Autoencoder自编码器代码
最新发布
07-09
以下是一个基于TensorFlow实现的自编码器代码示例，使用MNIST数据集进行训练和测试。代码中包含详细的注释说明，安装好Python及TensorFlow后即可直接运行。 该代码首先加载MNIST数据集并进行预处理，然后定义了一个...
TensorFlow实现AutoEncoder自编码器
12-23
在TensorFlow中实现自编码器，首先需要导入必要的库，包括TensorFlow、NumPy和Matplotlib，以便处理数据和可视化结果。这里使用的是经典的MNIST手写数字数据集，该数据集包含784维的图像特征，非常适合用来展示自...
TensorFlow实战：AutoEncoder自编码器详解与实现
"本文介绍了如何使用TensorFlow实现AutoEncoder自编码器，通过在MNIST数据集上的实践，展示了自编码器的编码和解码过程，并对比了原始数据与解码后数据的效果。" 自编码器（AutoEncoder）是一种无监督学习方法，它...
（pytorch）LSTM自编码器在西储数据的异常检测
giaogiaoxiong的博客
10-26 6808
别睡啦，起来搞学习！学pytorch！
LSTM-Autoencoder:Tensorflow中的LSTM自动编码器和LSTM预测器
05-16
Tensorflow中的LSTM自动编码器和LSTM未来预测器。 这是基于本文的简单实现： : 要求 Tensorflow 1.4.0 的Python 3.5.4 Python软件包：numpy，matplotlib，os，argparse，scipy 用法 数据生成后实施重建或未来预测 使用旋转和移位生成数据：Image_generation.ipynb 使用LSTM自动编码器重建数据：Autoencoder.ipynb 输入重构和未来预测：AE_with_Predictor 结果 从复合模型 数据序列（从左到右）：0,1，...，t-1，t 轮换数据 在LSTM模型中输入序列数据后，重建数据并预测旋转多少 输入顺序 输入重构 未来预测 移位数据 在LSTM模型中输入序列数据后，重建数据并预测多少位移 输入顺序 输入重构 未来预测 参考实现 https://githu
SAE.rar_MNIST_SAE网络_sae_tensorflow sae
09-20
使用TensorFlow实现稀疏自编码神经网络，采用数据mnist
LSTM_Anomaly_Detector:尝试自动编码LSTM以进行异常检测
05-05
基于LSTM的异常检测 假设，应该可以对LSTM进行自动编码，以构建异常检测器。 这证明了这是可能的。 例子 结果表明，如果使用纯无监督的LSTM自动编码器进行训练，则可以检测到具有增加的放大噪声的简单正弦波。 呈现给网络的整个信号[滑动窗口]： 信号近似值（均值）： LSTM检测器的MSE输出： 添加（并捕获）的噪声样本数：
TensorFlow实现AGNSAE
08-16
TensorFlow实现加性高斯噪声自编码器
pytorch 实现 LSTM AutoEncoder 与案例
呆萌的代Ma
07-04 8699
文章目录LSTM AutoEncoder简介LSTM AutoEncoder 实现基本LSTM AutoEncoder网络结构LSTM+Fc AutoEncoder网络结构案例代码 LSTM AutoEncoder简介 基础的AutoEncoder可以参考：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_35757704/article/details/118457110 而LSTM AutoEncoder是将原始的全连接变成了LSTM，然后构造出来的AutoEncoder模型，输入与输出是一样的
LSTM 自动编码器进行时间序列数据异常检测
weixin_46287760的博客
02-28 4179
本文将介绍并代码演示使用LSTM对时间序列数据进行异常值检测。
vgg编码器_使用自动编码器计算感知损失而不是图像分类器（VGG-16）
weixin_39542936的博客
12-31 783
对于生成对抗网络的培训我正在使用Perceptual_Loss函数 . Perceptual_Loss是用于在识别图像的特征之后找出两个图像是否彼此相似的函数 . 如上所述here我们可以使用图像分类器和自动编码器来识别特征 . 大多数开发人员使用 VGG16 作为图像分类器来计算Perceptual_Loss . 我想使用预先训练过的自动编码器(我自己训练) . 使用预先训练的自动编码器权重我...
【预测】-双注意LSTM自动编码器记录
lin的博客
03-07 1087
时间序列预测模型记录，这里重构实现不了
Python数据分析案例55——基于LSTM结构自编码器的多变量时间序列异常值监测
weixin_46277779的博客
07-27 2417
构建了基于lstm的自编码器结构的多变量时间序列异常值监测。
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