自编码器可以用于降维,添加噪音学习也可以获得去噪的效果. 以下使用单隐层训练mnist数据集,并且共享了对称的权重参数. 模型本身不难,调试的过程中有几个需要注意的地方: 模型对权重参数初始值敏感,所以这里对权重参数w做了一些限制 需要对数据标准化 学习率设置合理(Adam,0.001) 1,建立模型 import numpy as np import tensorflow as tf class AutoEncoder(object): ''' 使用对称结构,解码器重用编码器的权重参数 '''

变分自编码器(VAE,variatinal autoencoder)   VS    生成式对抗网络(GAN,generative adversarial network) 两者不仅适用于图像,还可以探索声音.音乐甚至文本的潜在空间: VAE非常适合用于学习具有良好结构的潜在空间,其中特定方向表示数据中有意义的变化轴;  GAN生成的图像可能非常逼真,但它的潜在空间可能没有良好结构,也没有足够的连续型.   自编码,简单来说就是把输入数据进行一个压缩和解压缩的过程. 原来有很多 Feature,

import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data os.environ[' batch_size = 128 # batch容量 display_step = 1 # 展示间隔 learning_rate = 0.01 # 学习率 training_epochs = 20 # 训练轮数,1轮等于n_samples/batch_size example_to_sh

import os import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data os.environ[' learning_rate = 0.01 # 学习率 training_epochs = 20 # 训练轮数,1轮等于n_samples/batch_size batch_size =

前言 论文“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”是深度学习鼻祖hinton于2006年发表于<SCIENCE >的论文,也是这篇论文揭开了深度学习的序幕. 笔记 摘要:高维数据可以通过一个多层神经网络把它编码成一个低维数据,从而重建这个高维数据,其中这个神经网络的中间层神经元数是较少的,可把这个神经网络叫做自动编码网络或自编码器(autoencoder).梯度下降法可用来微调这个自动编码器的权值,但是只有在初始化权值

第0步:初始化一些参数和常数   第1步:利用训练样本集训练第一个稀疏编码器   第2步:利用训练样本集训练第二个稀疏编码器   第3步:利用第二个稀疏编码器提取到的特征训练softmax回归模型   第4步:利用误差反向传播进行微调   第5步:利用测试样本集对得到的分类器进行精度测试 下面将程序实现过程中的关键代码post出,欢迎各位网友指点! stackedAEExercise.m clc clear close all addpath ../common/ addpath ../comm

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

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

MNIST 卷积神经网络.https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials/blob/master/05_convolutional_net.py .TensorFlow搭建卷积神经网络(CNN)模型,训练MNIST数据集. 构建模型. 定义输入数据,预处理数据.读取数据MNIST,得到训练集图片.标记矩阵,测试集图片标记矩阵.trX.trY.teX.teY 数据矩阵表现.trX.teX形状变为[-1,28,28,1],-1 不考虑输入图片数量,28x

背景简介 TensorFlow实现讲解 设计新思路: 1.使用类来记录整个网络: 使用_init_()属性来记录 网络超参数 & 网络框架 & 训练过程 使用一个隐式方法初始化网络参数 2.使用字典存储初始化的各个参数(w&b) 参数初始化新思路: 主程序: 图结构实际实现 Version1: 导入包: import numpy as np import sklearn.preprocessing as prep import tensorflow as tf from tenso

计算图设计 很简单的实践, 多了个隐藏层 没有上节的高斯噪声 网络写法由上节的面向对象改为了函数式编程, 其他没有特别需要注意的,实现如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']

『TensorFlow』降噪自编码器设计  之前学习过的代码,又敲了一遍,新的收获也还是有的,因为这次注释写的比较详尽,所以再次记录一下,具体的相关知识查阅之前写的文章即可(见上面链接). # Author : Hellcat # Time : 2017/12/6 import numpy as np import sklearn.preprocessing as prep import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mn

传统机器学习依赖良好的特征工程.深度学习解决有效特征难人工提取问题.无监督学习,不需要标注数据,学习数据内容组织形式,提取频繁出现特征,逐层抽象,从简单到复杂,从微观到宏观. 稀疏编码(Sparse Coding),基本结构组合.自编码器(AutoEncoder),用自身高阶特征编码自己.期望输入/输出一致,使用高阶特征重构自己. Hinton教授在Science发表文章<Reducing the dimensionality of data with neural networks>,讲解自

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

主要内容: 1.自编码器的TensorFlow实现代码(详细代码注释) 2.该实现中的函数总结 平台: 1.windows 10 64位 2.Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe (当时TF还不支持python3.6,又懒得在高版本的anaconda下配置多个Python环境,于是装了一个3-4.2.0(默认装python3.5),建议装anaconda3的最新版本,TF1.2.0版本已经支持python3.6!) 3.TensorFlow1.1.0 老样子,先贴

tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(1) 一:神经网络知识点整理 1.1,多层:使用多层权重,例如多层全连接方式 以下定义了三个隐藏层的全连接方式的神经网络样例代码: import tensorflow as tf l1 = tf.matmul(x, w1) l2 = tf.matmul(l1, w2) y = tf.matmul(l2,w3) 1.2,激活层:引入激活函数,让每一层去线性化 激活函数有多种,例如常用的 tf.nn.relu  tf.nn.

1,自编码器简介 传统机器学习任务很大程度上依赖于好的特征工程,比如对数值型,日期时间型,种类型等特征的提取.特征工程往往是非常耗时耗力的,在图像,语音和视频中提取到有效的特征就更难了,工程师必须在这些领域有非常深入的理解,并且使用专业算法提取这些数据的特征.深度学习则可以解决人工难以提取有效特征的问题,它可以大大缓解机器学习模型对特征工程的依赖.深度学习在早期一度被认为是一种无监督的特征学习(Unsuperbised Feature Learning),模仿了人脑的对特征逐层抽象提取的过程.这

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).

黄文坚的tensorflow实战一书中的第四章,讲述了tensorflow实现多层感知机.Hiton早年提出过自编码器的非监督学习算法,书中的代码给出了一个隐藏层的神经网络,本人扩展到了多层,改进了代码.实现多层神经网络时,把每层封装成一个NetLayer对象(本质是单向链表),然后计算隐藏层输出值的时候,运用递归算法,最后定义外层管理类.main函数里面,寻找出一个最优的模型出来.代码如下: # encoding:utf-8 # selfEncodingWithTF.py import num

本文为博主翻译自:Jinwon的Variational Autoencoder based Anomaly Detection using Reconstruction Probability,如侵立删 http://dm.snu.ac.kr/static/docs/TR/SNUDM-TR-2015-03.pdf 摘要 我们提出了一种利用变分自动编码器重构概率的异常检测方法.重建概率是一种考虑变量分布变异性的概率度量.重建概率具有一定的理论背景,使其比重建误差更具有原则性和客观性,而重建误差是自