深度学习模型-自动编码器(AE),就是一个神经网络的映射函数,f(x)——>y,把输入的一个原始信号,如图像.声音转换为特征. 大纲: 自动编码器的基本思想 网络结构 损失函数与训练算法 实际使用 去燥自动编码器 稀疏编码 收缩自动编码器 多层编码器 本集总结 自动编码器的基本思想: 人工神经网络实现的是一个向量X映射为另一个向量Y(Rn——>Rm,m<<n),通过多层复合函数来实现,Y一般设置为样本标签向量label.AE把Y设置为从原始数据X提取出的特征向量,如X是一个高维的图

自动编码器是一种有三层的神经网络:输入层.隐藏层(编码层)和解码层.该网络的目的是重构其输入,使其隐藏层学习到该输入的良好表征. 自动编码器神经网络是一种无监督机器学习算法,其应用了反向传播,可将目标值设置成与输入值相等.自动编码器的训练目标是将输入复制到输出.在内部,它有一个描述用于表征其输入的代码的隐藏层. 自动编码器的目标是学习函数 h(x)≍x.换句话说,它要学习一个近似的恒等函数,使得输出 x^ 近似等于输入 x.自动编码器属于神经网络家族,但它们也和 PCA(主成分分析)紧密相关.

三维点云去噪无监督学习:ICCV2019论文分析 Total Denoising: Unsupervised Learning of 3D Point Cloud Cleaning 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Hermosilla_Total_Denoising_Unsupervised_Learning_of_3D_Point_Cloud_Cleaning_ICCV_2019_paper.pdf 摘要

[说明] 本文翻译自新加坡国立大学何向南博士 et al.发布在<World Wide Web>(2017)上的一篇论文<Neural Collaborative Filtering>.本人英语水平一般+学术知识匮乏+语文水平拙劣,翻译权当进一步理解论文和提高专业英语水平,translate不到key point还请见谅. 何博士的主页:http://www.comp.nus.edu.sg/~xiangnan/ 本文原文:http://www.comp.nus.edu.sg/~xi

# -*- coding: utf-8 -*- """ Auto Encoder Example. Using an auto encoder on MNIST handwritten digits. References: Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio, and P. Haffner. "Gradient-based learning applied to document recognition." Proceeding

Basis(基础): SSE(Sum of Squared Error, 平方误差和) SAE(Sum of Absolute Error, 绝对误差和) SRE(Sum of Relative Error, 相对误差和) MSE(Mean Squared Error, 均方误差) RMSE(Root Mean Squared Error, 均方根误差) RRSE(Root Relative Squared Error, 相对平方根误差) MAE(Mean Absolute Error, 平均绝

转自: [基础]常用的机器学习&数据挖掘知识点 Basis(基础): MSE(Mean Square Error 均方误差),LMS(LeastMean Square 最小均方),LSM(Least Square Methods 最小二乘法),MLE(MaximumLikelihood Estimation最大似然估计),QP(Quadratic Programming 二次规划), CP(Conditional Probability条件概率),JP(Joint Probability 联合概

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注意:论文中,很多的地方出现baseline,可以理解为参照物的意思,但是在论文中,我们还是直接将它称之为基线,也 就是对照物,参照物. 这片论文中,作者没有去做实际的实验,但是却做了一件很有意义的事,他收罗了近些年所有推荐系统中涉及到深度学习的文章 ,并将这些文章进行分类,逐一分析,然后最后给出了一个推荐系统以后的发展方向的预估. 那么通过这篇论文,我们可以较为 系统的掌握这些年,在推荐系统方面,深度学习都有那些好玩的应用,有哪些新奇的方法,下面是论文的一个粗糙翻译: 概述:   随着互联网上

BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 谷歌AI语言组论文<BERT:语言理解的深度双向变换器预训练>,介绍一种新的语言表征模型BERT——来自变换器的双向编码器表征量.异于最新语言表征模型,BERT基于所有层的左.右语境来预训练深度双向表征量.BERT是首个大批句子层面和词块层面任务中取得当前最优性能的表征模型,性能超越许多使用任务特定架构的系统,刷新11项NLP任务当前最

[论文标题]Collaborative Memory Network for Recommendation Systems    (SIGIR'18) [论文作者]—Travis Ebesu (Santa Clara University).—Bin Shen (Google).—Yi Fang (Santa Clara University) [论文链接]Paper(10-pages // Double column) [摘要] 在现代网络平台上,推荐系统对于保持用户对个性化内容的关注起着至关

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原文:http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/47840255 常见的机器学习&数据挖掘知识点 转载请说明出处 Basis(基础): SSE(Sum of Squared Error, 平方误差和) SAE(Sum of Absolute Error, 绝对误差和) SRE(Sum of Relative Error, 相对误差和) MSE(Mean Squared Error, 均方误差) RMSE(Root Mean Square

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1. 引言 word embedding技术如word2vec,glove等已经广泛应用于NLP,极大地推动了NLP的发展.既然词可以embedding,句子也应该可以(其实,万物皆可embedding,Embedding is All You Need ^_^).近年来(2014-2018),许多研究者在研究如何进行句子表示学习,从而获得质量较高的句子向量(sentence embedding).事实上,sentence embedding在信息检索,句子匹配,句子分类等任务上均有广泛应用,并

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一.自编码器:降维[无监督学习] PCA简介:[线性]原矩阵乘以过渡矩阵W得到新的矩阵,原矩阵和新矩阵是同样的东西,只是通过W换基. 自编码: 自动编码器是一种无监督的神经网络模型,它可以学习到输入数据的隐含特征,这称为编码(coding),同时用学习到的新特征可以重构出原始输入数据,称之为解码(decoding).从直观上来看,自动编码器可以用于特征降维,类似主成分分析PCA,但是其相比PCA其性能更强,这是由于神经网络模型可以提取更有效的新特征.除了进行特征降维,自动编码器学习到的新特征可以