生成模型--稀疏自編碼器(sparse autoencoder,SAE)
稀疏自編碼器(sparse autoencoder,SAE)
在自動編碼的基礎上加上稀疏性限制,就可得到稀疏自動編碼器(Sparse AutoEncoder)。 用來約束自動編碼器重構的方法,是對其損失函式施加約束。比如,可對損失函式新增一個正則化約束,這樣能使自編碼器學習到資料的稀疏表徵。 一般用來學習特徵,以便用於像分類這樣的任務。稀疏正則化的自編碼器必須反映訓練資料集的獨特統計特徵,而不是簡單地充當恆等函式。以這種方式訓練,執行附帶稀疏懲罰的復現任務可以得到能學習有用特徵的模型。
對於稀疏自編碼器而言,在隱含層中,加入了L1正則化作為優化階段中損失函式的懲罰項。與香草自編碼器相比,這樣操作後的資料表徵更為稀疏。 稀疏性約束在深度學習演算法優化中的地位越來越重要,主要與深度學習特點有關。 大量的訓練引數使訓練過程複雜,且訓練輸出的維數遠比輸入的維數高,會產生許多冗餘資料資訊。加入稀疏性限制,會使學習到的特徵更加有價值,同時這也符合人腦神經元響應稀疏性特點。
相關推薦
生成模型--稀疏自編碼器(sparse autoencoder,SAE)
稀疏自編碼器(sparse autoencoder,SAE) 在自動編碼的基礎上加上稀疏性限制,就可得到稀疏自動編碼器(Sparse AutoEncoder)。 用來約束自動編碼器重構的方法,是對其損失函式施加約束。比如,可對損失函式新增一個正則化約束,
生成模型--降噪自編碼器(denoising autoencoder,DAE)
降噪自編碼器(denoising autoencoder,DAE) 這裡不是通過對損失函式施加懲罰項,而是通過改變損失函式的重構誤差項來學習一些有用資訊。 向輸入的訓練資料加入噪聲,並使自編碼器學會去除這種噪聲來獲得沒有被噪聲汙染過的真實輸入。因此,這就
稀疏自編碼器及事實上現——怎樣搞基
disk initial 圖片 app .com 沒有 back ext 稀疏 自編碼器是什麽? 自編碼器本身就是一種BP神經網絡。它是一種無監督學習算法。 我們都知道神經網絡能夠從隨意精度逼近隨意函數,這裏我們讓神經網絡目標值等於輸
稀疏自編碼器一覽表
stanford table c51 eight bottom 我們 otto 維數 text 以下是我們在推導sparse autoencoder時使用的符號一覽表: 符號 含義 訓練樣本的輸入特征,. 輸出
[自編碼器] [稀疏自編碼器] Auto Encoder原理詳解
alt mage auto ali 技術 14. 大牛 pca center 自編碼器是一種有效的提取特征的方法,與PCA無監督降維不同,它實際上是獨立於有監督、無監督算法外的自監督算法,Hinton大牛主要就是搞這塊的,比如被他當做寶貝的玻爾茲曼機... 下面這個PP
DeepLearning學習隨記(一)稀疏自編碼器
講義從稀疏自編碼(Sparse Autoencoder)這一章節開始講起。前面三節是神經網路、BP神經網路以及梯度檢驗的方法。由於還有點神經網路的相關知識,這部分不是太難懂。就從自編碼器和稀疏性(Autoencoders and sparisity)記起吧。稀疏自編碼器構建:假
UFLDL向量化程式設計練習:用MNIST資料集的稀疏自編碼器訓練實現
折騰了兩天,總算實現了用MNIST資料集的稀疏自編碼器訓練。發現了以下問題: 1,matlab程式設計所寫程式碼不能太奢侈。定義變數時要儘量節省記憶體資源,向量能解決的不要用方陣,int8型別能解決的不要用雙精度數; 2,UFLDL提供的min
深度學習入門教程UFLDL學習實驗筆記一:稀疏自編碼器
UFLDL即(unsupervised feature learning & deep learning)。這是斯坦福網站上的一篇經典教程。顧名思義,你將在這篇這篇文章中學習到無監督特徵學習和深度學習的主要觀點。 UFLDL全文出處在這:http://ufldl.stanford.edu/wiki/
深度學習筆記:稀疏自編碼器(1)——神經元與神經網路
筆者在很久以前就已經學習過UFLDL深度學習教程中的稀疏自編碼器,近期需要用到的時候發現有些遺忘,溫習了一遍之後決定在這裡做一下筆記,本文不是對神經元與神經網路的介紹,而是筆者學習之後做的歸納和整理,打算分為幾篇記錄。詳細教程請見UFLDL教程,看完教程之後
ufldl 深度學習入門 第一發:基於BP網路實現稀疏自編碼器
目的:打算使用深度學習的方式實現人臉關鍵點的檢測,第一步是要學習深度學習。 步驟:第一步在ufldl上面學習深度學習的演算法基礎知識,然後找部落格上基於python呼叫theano庫實現人臉關鍵點檢測的演算法,看懂後基於C++實現,然後用java實現app,呼叫C++實現的
稀疏自編碼器tensorflow
自編碼器是一種無監督機器學習演算法,通過計算自編碼的輸出與原輸入的誤差,不斷調節自編碼器的引數,最終訓練出模型。自編碼器可以用於壓縮輸入資訊,提取有用的輸入特徵。如,[1,0,0,0],[0,1,0,0],[0,0,1,0],[0,0,0,1]四位元資訊可以
深度學習入門 ---稀疏自編碼器
在學習稀疏自編碼器之前,需要讀者有BP神經網路的基礎 1. 為什麼要用稀疏自編碼器 對於沒有帶類別標籤的資料,由於為其增加類別標記是一個非常麻煩的過程,因此我們希望機器能夠自己學習到樣本中的一些重要特徵。通過對隱藏層施加一些限制,能夠使得它在惡劣
深度學習:什麼是自編碼器(Autoencoder)
Autoencoderautoencoder是一種無監督的學習演算法,主要用於資料的降維或者特徵的抽取,在深度學習中,autoencoder可用於在訓練階段開始前,確定權重矩陣WW的初始值。神經網路中的權重矩陣WW可看作是對輸入的資料進行特徵轉換,即先將資料編碼為另一種形式,
系統學習深度學習(二) --自編碼器,DA演算法,SDA,稀疏自編碼器
轉自:http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4370350.html,作者寫的很好,輕鬆易懂。 起源:PCA、特徵提取.... 隨著一些奇怪的高維資料出現,比如影象、語音,傳統的統計學-機器學習方法遇到了前所未有的挑戰。 資料維度過高,資料單
關於稀疏自編碼器的自己的理解
一個稀疏自編碼器為什麼最後視覺化得到這樣的結果呢? 首先輸入是隨機的10000張圖片的任意區域性裁剪出來的8x8的圖片,隨機抽取200張出來看看就是這樣 很亂,沒有任何規律,可以理解成自然界的所有影象的區域性的縮影,然後通過隨機的W,b得到第二層的輸出
UFLDL:稀疏自編碼器
吳恩達的 CS294A 是一門很好的深度學習入門課程,打算接下來的學習以這個課程的內容為主。UFLDL Tutorial 是 CS294A 課程的 wiki 頁,包含了課程講義和作業。如果你對 監督學習、邏輯迴歸、梯度下降 等基礎概念並不熟悉,可以先學習 之前的
自編碼器(AutoEncoder)入門及TensorFlow實現
自編碼器(Autoencoder,AE),是一種利用反向傳播演算法使得輸出值等於輸入值的神經網路,它先將輸入壓縮成潛在空間表徵,然後通過這種表徵來重構輸出。自編碼器由兩部分組成:編碼器(encoder):這部分能將輸入壓縮成潛在空間表徵,可以用編碼函式h=f(x)表示。解碼器
教你用TensorFlow和自編碼器模型生成手寫數字(附程式碼)
來源:機器之心 本文長度為1876字,建議閱讀4分鐘 本文介紹瞭如何使用 TensorFlow 實現變分自編碼器(VAE)模型,並通過簡單的手寫數字生成案例一步步引導讀者實現這一強大的生成模
DL4J中文文件/模型/自編碼器
什麼是自編碼器? 自編碼器是用於無監督學習的神經網路。Eclipse DL4J支援某些自動編碼器層,如變分自編碼器。 受限波爾滋曼機在哪? 0.9.x版本已不再支援受限波爾滋曼機了,對於多數機器學習問題它們不再是最好的選擇了。 支援的層 AutoEncoder(自編碼器)
7 Recursive AutoEncoder結構遞迴自編碼器(tensorflow)不能呼叫GPU進行計算的問題(非機器配置,而是網路結構的問題)
一、原始碼下載 程式碼最初來源於Github:https://github.com/vijayvee/Recursive-neural-networks-TensorFlow,程式碼介紹如下:“This repository contains the implementation of a single h