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2019-04-15 00:31:15
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变分自动编码器 自编码器 中间层的编码维度要远远小于输出数据，整个模型训练目标为最小化重建输入数据误差 标准自编码器面临的问题在于 自编玛器将输入数据转为隐空间中的表达式不是连续的，使得解码器对于存在于类别之间的区域无法进行解码，因此提出了变分自编码器 变分自编码器 变分自编码器的隐空间设计为连续的... ...
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2018-10-26 22:18:11
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1. 前言 深度学习的威力在于其能够逐层地学习原始数据的多种表达方式。 每一层都以前一层的表达特征为基础，抽取出更加抽象，更加适合复杂的特征，然后做一些分类等任务 。 堆叠自编码器（Stacked Autoencoder，SAE）实际上就是做这样的事情，如前面的自编码器，稀疏自编码器和降噪自编码器都 ...
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2018-10-23 23:00:23
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花式解释AutoEncoder与VAE 什么是自动编码器 自动编码器(AutoEncoder)最开始作为一种数据的压缩方法，其特点有: 1)跟数据相关程度很高，这意味着自动编码器只能压缩与训练数据相似的数据，这个其实比较显然，因为使用神经网络提取的特征一般是高度相关于原始的训练集，使用人脸训练出来的 ...
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2018-08-13 20:55:02
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深度学习是一个框架，包含多个重要算法: Convolutional Neural Networks(CNN)卷积神经网络 AutoEncoder自动编码器 Sparse Coding稀疏编码 Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机 Deep Belief N ...
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2018-07-11 19:52:55
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Autoencoder：机器学习中的自动编码器，这篇文章里面用的是去噪编码器，坊间称之为denoise autoencoder(DAE)，在sc-RNAseq中除去dropout的噪声是非常理想的一种模型。 Therefore，这篇文章已经发表在了NC的18年预印本上，证明其方法和文章质量很是不错。 ...
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2018-06-18 15:09:01
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直接附上代码： 1 import numpy as np 2 import sklearn.preprocessing as prep 3 import tensorflow as tf 4 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_ ...
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2018-03-06 21:39:27
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转自：http://www.cnblogs.com/flippedkiki/p/7765693.html Deep Learning的常用模型或者方法 1、AutoEncoder自动编码器 Deep Learning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点，人工神经网络（ANN）本身就是具有层次结构 ...
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2017-11-01 13:36:28
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前言 栈式去噪自编码器是栈式自动编码器的扩展[Bengio07]，并且它在[Vincent08]里有介绍。 这次教程建立在之前的去噪自编码器Denoising Autoencoders。如果你对自编码器没什么了解，建议你先了解一下。 栈式自编码器 通过把上一层去噪自编码器找到的隐藏输入（output ...
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2017-02-20 22:53:51
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Deep Learning的常用模型或者方法 AutoEncoder自动编码器 Deep Learning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点，人工神经网络（ANN）本身就是具有层次结构的系统，如果给定一个神经网络，我们假设其输出与输入是相同的，然后训练调整其参数，得到每一层中的权重。自然地，我 ...
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2016-08-31 18:33:56
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