深度学习系列——3、自编码器

最新推荐文章于 2023-12-25 07:38:54 发布
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分类专栏： # 深度学习 文章标签： 深度学习 自编码器
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自编码器，可以使用自身的高阶特征编码自己。它的输入和输出是一致的，它借助稀疏编码的思想，目标是使用稀疏的一些高阶特征重新组合来重构自己，因此，它的特点非常明显：期望输入和输出一致，希望使用高阶特征来重构自己，而不是只复制像素点

Keras深度学习实战——自编码器详解
走向CTO的路上...
07-06 650
自编码器 (AutoEncoder) 是一种无监督学习算法，它通过学习输入数据的潜在表示来实现数据降维和特征提取。自编码器由编码器和解码器两部分组成。编码器将输入数据映射到低维潜变量空间，解码器则将潜变量重建为输出数据。
PyTorch深度学习实战（28）——卷积自编码器(Convolutional Autoencoder)
盼小辉丶的博客
12-21 9952
卷积自编码器是一种基于卷积神经网络结构的自编码器，适用于处理图像数据。在本节中，我们介绍了卷积自编码器的模型架构，使用 PyTorch 从零开始实现在 MNIST 数据集上训练了一个简单的卷积自编码器，并使用 t-SNE 技术在二维平面中表示了所有测试图像的潜变量。
深度学习系列——Softmax回归
我的博客
09-02 359
关于训练深度最难的事情之一是你要处理的参数的数量，从学习速率
深度学习之循环神经网络
weixin_44696221的博客
02-12 636
摘抄整理自：循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍 循环神经网络(RNNs) 也是深度学习中不可或缺的一部分，由于最近有关于这方面的学习需求，于是在这里先整理了一些RNNs的入门资料 RNNs的特点：相比于普通的神经网络，RNNs可以用来处理那些输入之间前后相关联的问题，即处理序列数据。例如，要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句...
深度学习——循环神经网络
weixin_43148500的博客
02-18 758
理解 循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类以序列(sequence)数据为输入，在序列的演进方向进行递归(recursion)且所有节点(循环单元)按链式连接的递归神经网络(recursive neural network)。 递归神经网络(RNN)相对于MLP和CNN的主要优点是，它能够处理序列数据，在传统神经网络或卷积神经网络中，样本(sample)...
深度学习笔记(四)：循环神经网络的概念，结构和代码注释
热门推荐
Multiangle's Notepad
09-18 2万+
深度学习笔记(一)：logistic分类 深度学习笔记(二)：简单神经网络，后向传播算法及实现 深度学习笔记(三)：激活函数和损失函数 深度学习笔记(四)：循环神经网络的概念，结构和代码注释本文的概念和结构部分摘自循环神经网络惊人的有效性（上），代码部分来自minimal character-level RNN language model in Python/numpy 我对代码做了详细的注
PyTorch深度学习实战（27）——自编码器(Autoencoder)
盼小辉丶的博客
12-13 6143
自编码器 (Autoencoder) 是一种无监督学习的神经网络模型，用于数据的特征提取和降维，它由一个编码器 (Encoder) 和一个解码器 (Decoder) 组成，通过将输入数据压缩到低维表示，然后再重构出原始数据。在本节中，我们将学习如何使用自编码器，以在低维空间表示图像，学习以较少的维度表示图像有助于修改图像，可以利用低维表示来生成新图像。
PyTorch深度学习实战（29）——变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)
最新发布
盼小辉丶的博客
12-25 5132
变分自编码器 (Variational Autoencoder, VAE) 是一种结合了自编码器和概率建模的生成模型，通过编码器将输入数据映射到潜在空间中的概率分布，并通过解码器将从潜在空间采样得到的潜在变量映射回原始数据空间，实现了数据的生成和特征学习。
深度学习序列——噪声自编码器(WAE)
hit1524468的专栏
05-07 3967
1. 模型简介为了提高自编码器的泛化性能和鲁棒性，在输入的数据中，我们加入高斯白噪声，通过深度网络进行学习，以获取“无噪声”情况下的输出数据——有一点向去除噪声，实际上，最开始通过堆叠的自动编码器实现噪声去除。 2. 模型实现(注意：模型和AE的区别就是，输入网络的数据是加噪声的数据，代价函数却采用的是无噪声数据进行计算)# whilt gaussian noise Auto-Encoder #...
多层感知器(MLP)
weixin_39454351的博客
02-09 8914
多层感知器             多层感知器（Multilayer Perceptron,缩写MLP）是一种前向结构的人工神经网络，映射一组输入向量到一组输出向量。MLP可以被看作是一个有向图，由多个的节点层所组成，每一层都全连接到下一层。除了输入节点，每个节点都是一个带有非线性激活函数的神经元。使用反向传播算法的监督学习方法用来训练MLP。MLP是感知器的推广，克服了感知器不能对线性不可分数...
循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）模型深度学习
aguyuc1的博客
09-28 519
在实际应用中，让我们来看一个机器翻译的案例。最终，我们得到了显著的翻译效果提升，相比传统的统计机器翻译方法，循环神经网络的翻译准确率更高，且生成的翻译文本更加流畅自然。本文将介绍循环神经网络的基本概念、工作原理、应用场景以及与其他神经网络的区别，并通过具体案例分析其应用和效果，以期让读者对循环神经网络有更深入的理解和认识。虽然循环神经网络还存在一些挑战，如长序列处理的梯度消失问题等，但是随着技术的不断进步和研究者的不懈努力，相信未来循环神经网络将在更多领域发挥更大的作用，为解决实际问题提供更多帮助。
深度学习中的循环神经网络（RNN）
xyk2795950571的博客
11-30 6089
本文介绍了深度学习中循环神经网络（RNN）的基本知识点，包括RNN的原理、应用场景以及使用Python和TensorFlow库实现简单RNN的代码示例。RNN作为一种具有记忆能力的神经网络模型，在序列数据处理中具有重要的应用价值。接下来我们将通过rnn模型来进行更多有趣的实战。
深度学习之循环神经网络(RNN)
在人生的舞台上，从不给落伍者颁发奖牌！
01-26 1350
文章目录什么是循环神经网络RNN的应用RNN网络结构RNN的反向求导Vanilla-RNN 什么是循环神经网络 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural network） 它并⾮刚性地记忆...
多层感知器的基本特征
程永强
04-22 3192
多层感知器的基本特征 Rosenblatt 感知器本质上是一个单层神经网络，这一网络局限于线性可分模式的分类问题。自适应滤波采用了 Widrow 和 Hoff 的 LMS 算法。这一算法也是基于权值可调的单个线性神经元，这也限制了这一算法的计算能力。为了克服感知器和 LMS 算法的实际局限，我们考虑所熟知的多层感知器这一神经网络结构。 下面的三点揭示了多层感知器的基本特征：1. 网络中每个神经元模型包含一个可微的非线性激活函数。 2. 网络中包括一个或多个隐藏在输人和输出神...
深度学习——循环神经网络RNN
尘心平的博客
08-09 3154
本篇博客详细的介绍了神经网络中的另一大分支——循环神经网络，对其原理、结构、分类进行了详细的阐述，并结合tensorflow框架，给出了如何构建简单的循环神经网络
多层感知机
weixin_43955293的博客
09-14 2969
多层感知器 多层感知器（Multilayer Perceptron,缩写MLP）是一种前向结构的人工神经网络，映射一组输入向量到一组输出向量。MLP可以被看作是一个有向图，由多个的节点层所组成，每一层都全连接到下一层。除了输入节点，每个节点都是一个带有非线性激活函数的神经元（或称处理单元）。一种被称为反向传播算法的监督学习方法常被用来训练MLP。 MLP是感知器的推广，克服了感知器不能对线性不可分数据进行识别的弱点。 前言 本博文主要介绍一下多层感知器的结构，并且用代码实现网络结构的初始化。随笔而已，写的比
机器学习——多层感知器（Multi-layer Perceptrons）
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10-13 5132
机器学习学习笔记——8
多层感知器介绍
云隐雾匿的博客
04-13 1942
多层感知器（Multi-layer Perceptron，MLP）是解决线性不可分问题的一种解决方案。多层感知器指的是堆叠多层线性分类器，并在中间层（也叫隐含层，Hid-den layer）增加非线性激活函数。例如，可以设计如下的多层感知器：等式中，ReLU（Rectified Linear Unit）是一种非线性激活函数， 其定义为当某一项输入小于0时，输出为0；否则输出相应的输入值，即W [i]和b [i]分别表示第i层感知器的权重和偏置项。
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