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资源分类
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稀疏自编码器
这是稀疏自编码器编程的大致过程,便于初学者掌握它的基本步骤,具体代码会后续传上。尽请期待。
所属分类:
专业指导
发布日期:2013-11-21
文件大小:6144
提供者:
u012769442
稀疏自编码器
自编码器的主要目的是通过无监督学习神经网络抽取样本的内在特征,也可以称之为有监督学习神经网络(样本标签即自身)。 其基本思想是试图建立一个输出≈输入的神经网络,设置该网络的隐层神经元个数小于输入样本的维数,强制隐层抽取样本的潜在特征(只有当隐层抽取到原始输入的大部分特征,才有可能输出≈输入)。 当然,我们也可以设置隐层神经单元个数大于输入维数,再通过加入稀疏性限制来发现输入数据的结构。 总而言之,输入≈输出的神经网络+稀疏惩罚=稀疏自编码器
所属分类:
嵌入式
发布日期:2014-03-26
文件大小:2097152
提供者:
lililililili123456
计算稀疏自编码器代价函数和梯度值程序
实现UFLDL中稀疏自编码器标准程序,各种实现区别不大,参考别人程序,按照自己喜欢的方式重组了一下。
所属分类:
其它
发布日期:2014-08-16
文件大小:2048
提供者:
seamuswei
用MNIST数据集训练稀疏自编码器主程序
这是实现UFLDL第二单元“矢量化编程”中用MNIST数据集训练稀疏自编码器主程序,调用了上传的其它几个函数。我的机器上运行10000个样本集的训练大约需要45分钟
所属分类:
其它
发布日期:2014-08-16
文件大小:1024
提供者:
seamuswei
用MNIST数据集训练稀疏自编码器各文件说明
对UFLDL第二单元用MNIST数据集训练稀疏自编码器各函数所做的说明。具体函数见上传的6个matlab文件
所属分类:
其它
发布日期:2014-08-16
文件大小:990
提供者:
seamuswei
稀疏自编码器(UFLDL教程)
稀疏自编码器的MATLAB代码实现,按照UFLDL教程给出的教程进行补充编写。
所属分类:
其它
发布日期:2015-07-15
文件大小:10485760
提供者:
u010278305
autoencoder自编码器tensorflow代码
tensorflow实现的自编码器,带有详细注释,使用MNIST作为数据集,安装好python及tensorflow即可运行
所属分类:
深度学习
发布日期:2018-01-16
文件大小:4096
提供者:
qq_21564215
基于栈式稀疏自编码器的矿用变压器故障诊断
鉴于将深度学习应用于变压器故障诊断具有良好的故障诊断效果,提出了一种基于栈式稀疏自编码器的矿用变压器故障诊断方法。通过在自编码器隐含层引入稀疏项限制构成稀疏自编码器,再将多个稀疏自编码器进行堆叠形成栈式稀疏自编码器,并以Softmax分类器作为输出层,建立矿用变压器故障诊断模型;利用大量无标签样本对模型进行无监督预训练,并通过有监督微调优化模型参数。算例分析结果表明,与栈式自编码器相比,栈式稀疏自编码器应用于矿用变压器故障诊断具有更高的准确率。
所属分类:
其它
发布日期:2020-05-13
文件大小:435200
提供者:
weixin_38619967
TensorFlow实现自编码器.py
使用TensorFlow实现自编码器,这里实现的是最有代表性的去噪自编码器,因为去噪自编码器的适用范围最广泛也最通用。代码简单,并且有标注,通俗易懂,适合初学者参考。
所属分类:
深度学习
发布日期:2020-03-30
文件大小:6144
提供者:
weixin_46656964
变分自编码器.ppt
自己汇报总结的有关编码器和变分自编码器的相关ppt,写的大概很清楚了,上传上来,敬请参考。
所属分类:
深度学习
发布日期:2019-07-13
文件大小:7340032
提供者:
weixin_42041786
python降噪自编码器.rar
python降噪自编码器.rar
所属分类:
Python
发布日期:2020-06-03
文件大小:13312
提供者:
beau_lily
基于自编码器的评分预测算法
评分预测是推荐系统的一个组成部分,通过一个实数表达对用户的偏好进行预测,在学术界被广泛研究。神经网络具有很强的特征提取能力,能获取数据深层次的特征。使用神经网络中的一种网络即自编码器,通过扩展使其具有处理像评分矩阵这种有缺失数据的矩阵的能力,并通过实验证明其预测结果与当前主流的评分预测算法SVD的性能接近。
所属分类:
其它
发布日期:2020-07-29
文件大小:84992
提供者:
weixin_38545485
Keras搭建自编码器操作
主要介绍了Keras搭建自编码器操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
所属分类:
其它
发布日期:2020-09-16
文件大小:138240
提供者:
weixin_38669091
TensorFlow实现AutoEncoder自编码器
主要为大家详细介绍了TensorFlow实现AutoEncoder自编码器,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
所属分类:
其它
发布日期:2020-09-20
文件大小:179200
提供者:
weixin_38499706
tensorflow自编码器AE网络.zip
通过TensorFlow实现了在数据集fashionMNIST下自编码器的网络架构实现,实现了图片的重构。实例中有代码有注释有图片,超级详细,都看得懂。
所属分类:
互联网
发布日期:2020-10-08
文件大小:3145728
提供者:
alon729
基于自编码器的评分预测算法
评分预测是推荐系统的一个组成部分,通过一个实数表达对用户的偏好进行预测,在学术界被广泛研究。神经网络具有很强的特征提取能力,能获取数据深层次的特征。使用神经网络中的一种网络即自编码器,通过扩展使其具有处理像评分矩阵这种有缺失数据的矩阵的能力,并通过实验证明其预测结果与当前主流的评分预测算法SVD的性能接近。
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-17
文件大小:306176
提供者:
weixin_38745859
深度学习的 自编码器
MIT版深度学习第14章 自编码器 ,非监督学习对没有标记的数据最常见的应用就是通过聚类(Clustering)的方式将数据进行分类,高维的数据要用自编码器来降低数据的维度
所属分类:
深度学习
发布日期:2020-11-04
文件大小:10485760
提供者:
baidu_35560935
TensorFlow实现AutoEncoder自编码器
一、概述 AutoEncoder大致是一个将数据的高维特征进行压缩降维编码,再经过相反的解码过程的一种学习方法。学习过程中通过解码得到的最终结果与原数据进行比较,通过修正权重偏置参数降低损失函数,不断提高对原数据的复原能力。学习完成后,前半段的编码过程得到结果即可代表原数据的低维“特征值”。通过学习得到的自编码器模型可以实现将高维数据压缩至所期望的维度,原理与PCA相似。 二、模型实现 1. AutoEncoder 首先在MNIST数据集上,实现特征压缩和特征解压并可视化比较解压后的数据与原数
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-23
文件大小:180224
提供者:
weixin_38729607
代码实践 | 自编码器
前情回顾 戳上方蓝字【阿力阿哩哩的炼丹日常】关注我~ 今天继续给大家介绍第四章的内容 前面我们介绍了: 深度学习开端-全连接神经网络 一文掌握CNN卷积神经网络 超参数(Hyperparameters)| 上 超参数(Hyperparameters)| 下 寄己训练寄己|自编码器 通熟易懂RNN|RNN与RNN的变种结构 | 上 通俗易懂LSTM|RNN的变种结构 | LSTM长短期记忆网络 通俗易懂GRU|门控循环单元(gated recurrent unit, GRU) 代码实践 |
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-06
文件大小:580608
提供者:
weixin_38658085
基于深度学习自编码器端到端物理层优化方案
基于深度学习自编码器端到端物理层优化方案
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-15
文件大小:704512
提供者:
weixin_38722329
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