自编码器是一种很好的降维技术,它可以学习到数据中非常有用的信息.而收缩自编码器作为正则自编码器的一种,其非线性降维效果非常好,并且它的过程可以通过流形知识来解释. 基础知识 1.自编码器 自编码器是一种降维的技术,由编码器和解码器两部分组成,架构图如下.编码器 \(f\) 用来输出降维后的表示 \(h\),而解码器 \(g\) 则通过最小化代价函数从编码器的输出 \(h\) 来重构原始的输入 \(x\),输出 \(r\). 编码器 \(f\) 和解码器 \(g\) 的内部结构是一个仿射函数(线性

原文地址:https://blog.csdn.net/marsjhao/article/details/73480859 一.什么是自编码器(Autoencoder) 自动编码器是一种数据的压缩算法,其中数据的压缩和解压缩函数是数据相关的.有损的.从样本中自动学习的.在大部分提到自动编码器的场合,压缩和解压缩的函数是通过神经网络实现的.1)自动编码器是数据相关的(data-specific 或 data-dependent),这意味着自动编码器只能压缩那些与训练数据类似的数据.比如,使用人脸训练

https://blog.csdn.net/satlihui/article/details/81006906 https://blog.csdn.net/github_39611196/article/details/85246236 https://blog.csdn.net/q1242027878/article/details/84679093 https://blog.csdn.net/zbzcDZF/article/details/86570761 自编码器autocoder (以下

Hinton第15课,本节有课外读物<Semantic Hashing>和<Using Very Deep Autoencoders for Content-Based Image Retrieval>这两篇论文 一.从PCA到AE 这部分中,首先介绍下PCA,这个方法被广泛的应用在信号处理上.PCA的idea就是高维数据可以用更低维度的编码来表示,当数据位于高维空间中的线性流形(linear manifold)附近时就会发生这种情况.所以如果我们可以找到这个线性流形,我们就能将数

关于本文说明,已同步本人另外一个博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,详见http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79352212. 本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关概念 1.稀疏性(Sparsity)及稀疏编码(Sparse Coding) Sparsity 是当今机器学习领域中的一个

学习总结于国立台湾大学 :李宏毅老师 自编码器 AE (Auto-encoder)    & 变分自动编码器VAE(Variational Auto-encoder)                    学习编码解码过程,然后任意输入一个向量作为code通过解码器生成一张图片. VAE与AE的不同之处是:VAE的encoder产生与noise作用后输入到decoder            VAE的问题:VAE的decoder的输出与某一张越接近越好,但是对于机器来说并没有学会自己产生real

深度自编码器(Deep Autoencoder)MATLAB解读 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 这篇文章主要讲解Hinton在2006年Science上提出的一篇文章“Reducing the dimensionality of data with neural networks”的主要思想与MATLAB程序解读. 深度自编码器首先用受限玻尔兹曼机进行逐层预训练,得到初始的权值与偏置(权值与偏置的更新过程用对比散度CD-1算法).

自动编码机更像是一个识别网络,只是简单重构了输入.而重点应是在像素级重构图像,施加的唯一约束是隐藏层单元的数量. 有趣的是,像素级重构并不能保证网络将从数据集中学习抽象特征,但是可以通过添加更多的约束确保网络从数据集中学习抽象特征. 稀疏自编码器(又称稀疏自动编码机)中,重构误差中添加了一个稀疏惩罚,用来限定任何时刻的隐藏层中并不是所有单元都被激活.如果 m 是输入模式的总数,那么可以定义一个参数 ρ_hat,用来表示每个隐藏层单元的行为(平均激活多少次).基本的想法是让约束值 ρ_hat 等于

我在学习VAE的时候遇到了很多问题,很多博客写的不太好理解,因此将很多内容重新进行了整合. 我自己的学习路线是先学EM算法再看的变分推断,最后学VAE,自我感觉这个线路比较好理解. 一.首先我们来宏观了解一下VAE的作用:数据压缩和数据生成. 1.1数据压缩: 数据压缩也可以成为数据降维,一般情况下数据的维度都是高维的,比如手写数字(28*28=784维),如果数据维度的输入,机器的处理量将会很大, 而数据经过降维以后,如果保留了原有数据的主要信息,那么我们就可以用降维的数据进行机器学习模型的训

import os import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision from torchvision import transforms from torchvision.utils import save_image # 配置GPU或CPU设置 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else '

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一.            深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL

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

前言: FISTA(A fast iterative shrinkage-thresholding algorithm)是一种快速的迭代阈值收缩算法(ISTA).FISTA和ISTA都是基于梯度下降的思想,在迭代过程中进行了更为聪明(smarter)的选择,从而达到更快的迭代速度.理论证明:FISTA和ISTA的迭代收敛速度分别为O(1/k2)和O(1/k). 本篇博文先从解决优化问题的传统方法“梯度下降”开始,然后引入ISTA,最后再上升为FISTA.文章主要参考资料如下: [1] A Fas

前言: 当采用无监督的方法分层预训练深度网络的权值时,为了学习到较鲁棒的特征,可以在网络的可视层(即数据的输入层)引入随机噪声,这种方法称为Denoise Autoencoder(简称dAE),由Bengio在08年提出,见其文章Extracting and composing robust features with denoising autoencoders.使用dAE时,可以用被破坏的输入数据重构出原始的数据(指没被破坏的数据),所以它训练出来的特征会更鲁棒.本篇博文主要是根据Benig

注明:本人英语水平有限,翻译不当之处,请以英文原版为准,不喜勿喷,另,本文翻译只限于学术交流,不涉及任何版权问题,若有不当侵权或其他任何除学术交流之外的问题,请留言本人,本人立刻删除,谢谢!! 本文原作者:G.E.Hinton* and R.S.Salakhutdionv 原文地址:http://www.cs.toronto.edu/~hinton/science.pdf 为了重构高维的输入向量,可以通过训练一个具有小的中间层的多层的神经网络,从而把高位数据转换成低维的代码.梯度下降法能够用于这

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 16x1

本博客已经迁往http://www.kemaswill.com/, 博客园这边也会继续更新, 欢迎关注~ Contractive Autoencoder(CAE)是Bengio等人在2011年提出的一种新的Autoencoder, 在传统的Autoencoder的重构误差上加上了新的惩罚项, 亦即编码器激活函数对于输入的雅克比矩阵(Jacobian matrix)的Frobenius Norm. CAE的核心思想是尽量捕获训练样本中观察到的variance, 而忽略其他的variance. 鲁棒

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 一.概述 Artificial Intelligence,也就是人工智能,就像长生不老和星际漫游一样,是人类最美好的梦想之一.虽然计算机技术已经取得了长足的进步,但是到目前为止,还没有一台电脑能产生“自我”的意识.是的,在人类和大量现成数据的帮助下,电脑可以表现的十分强大,但是离开了这两者,它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人. 图灵(图灵,大家都知道吧.计算机和人工智能的鼻祖,分别对应于

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0 2013-04-08 声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除.

摘要 近年来,深度学习方法在物体跟踪领域有不少成功应用,并逐渐在性能上超越传统方法.本文先对现有基于深度学习的目标跟踪算法进行了分类梳理,后续会分篇对各个算法进行详细描述. 看上方给出的3张图片,它们分别是同一个视频的第1,40,80帧.在第1帧给出一个跑步者的边框(bounding-box)之后,后续的第40帧,80帧,bounding-box依然准确圈出了同一个跑步者.以上展示的其实就是目标跟踪(visual object tracking)的过程.目标跟踪(特指单目标跟踪)是指:给出目标在