自动编码器
机器学习笔记 – 自动编码器autoencoder
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。一、什么是自动编码器？ 自编码器是开发无监督学习模型的主要方式之一。但什么是自动编码器？ 简而言之，自动编码器通过接收数据、压缩和编码数据，然后从编码表示中重构数据来进行操作。对模型进行训练，直到损失最小化并且尽可能接近地再现数据。通过这个过程，自动编码器可以学习数据的重要特征。 自动编码器是由多个层组成的神经网络。
日期 2023-06-12 10:48:40
自动编码器重建图像及Python实现
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 自动编码器简介自动编码器(一下简称AE)属于生成模型的一种，目前主流的生成模型有AE及其变种和生成对抗网络（GANs）及其变种。随着深度学习的出现，AE可以通过网络层堆叠形成深度自动编码器来实现数据降维。通过编码过程减少隐藏层中的单元数量，可以以分层的方式实现降维，在更深的隐藏层中获得更高级的特征，从而在解码过程中更好的重建数据。自动编码器原理自动编码
日期 2023-06-12 10:48:40
自动编码器及其变种
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 自动编码器 三层网络结构：输入层，编码层（隐藏层），解码层。 训练结束后，网络可由两部分组成：1）输入层和中间层，用这个网络对信号进行压缩；2）中间层和输出层，用这个网络对压缩的信号进行还原。图像匹配就可以分别使用，首先将图片库使用第一部分网络得到降维后的向量，再讲自己的图片降维后与库向量进行匹配，找出向量距离最近的一张或几张图片，直接输出或
日期 2023-06-12 10:48:40降维算法：主成分分析 VS 自动编码器
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 降维是一种减少特征空间维度以获得稳定的、统计上可靠的机器学习模型的技术。降维主要有两种途径：特征选择和特征变换。特征选择通过选择重要程度最高的若干特征，移除共性的或者重要程度较低的特征。特征转换也称为特征提取，试图将高维数据投影到低维空间。一些特征转换技术有主成分分析（PCA）、矩阵分解、自动编码器（Autoencoders）、t-Sne、UMAP等。
日期 2023-06-12 10:48:40
深度学习中的自动编码器：TensorFlow示例
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 什么是自动编码器？ 自动编码器是重建输入的绝佳工具。简单来说，机器就是一个图像，可以生成一个密切相关的图片。这种神经网络中的输入是未标记的，这意味着网络能够在没有监督的情况下进行学习。更准确地说，输入由网络编码，仅关注最关键的特征。这是自动编码器因降维而流行的原因之一。此外，自动编码器可用于生成生成学习模型。例如，神经网络可以用一组面部训练，然后可以
日期 2023-06-12 10:48:40
去噪自动编码器
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 降噪自动编码器是一种用于图像去噪无监督的反馈神经网络原理如下图所示训练代码如下from keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D, ZeroPadding2D from keras.models import Model from keras.callbacks impo
日期 2023-06-12 10:48:40搜索与问答——【EMNLP 2021】TSDAE：基于Transformer的顺序去噪自动编码器
1. 介绍TSDAE（Transformer-based Sequential Denoising Auto-Encoder）模型使用纯句子作为训练数据来无监督训练句子向量。在训练期间，TSDAE 将加了噪声的句子编码为固定大小的向量，并要求decoder从这个句子表征中重建原始句子。为了获得良好的重建质量，必须在encoder的句子向量中很好地捕获语义。在后续推理时，我们只使用encoder来创
日期 2023-06-12 10:48:40基于自动编码器的赛车视角转换与分割
点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 ! 本篇文章将介绍如何将赛道的图像转换为语义分割后鸟瞰图的轨迹。如下所示，输入图像为输出：总结来说我们的任务是获取输入图像，即前方轨道的前置摄像头视图，并构建一个鸟瞰轨道视图，而鸟瞰轨道视图会分割不同的颜色表示赛道和路面的边界。仅仅从输入图像中提取出关于走向的信息是相当困难的，因为未来的许多轨道信息被压缩到图像的前20个像素行中。鸟瞰
日期 2023-06-12 10:48:40[MICCAI 2022 | 论文简读] ASA:用于预训练脑核磁分割的注意力对称自动编码器开源
简读分享 | 汪逢生 编辑 | 乔剑博论文题目Attentive Symmetric Autoencoder for Brain MRI Segmentation 论文摘要为磁共振成像 (MRI) 数据准确分割脑部病变、肿瘤或组织对于构建计算机辅助诊断 (CAD) 系统至关重要，并有助于医学专家改进诊断和治疗计划。然而，现有方法在应用于 3D 医学图像时很少研究重建斑块的各种重要性和解剖结构的对
日期 2023-06-12 10:48:40![[scientific reports | 论文简读] scCAN:使用自动编码器和网络融合的单细胞聚类算法](/scriptcss/images/63.png)
[scientific reports | 论文简读] scCAN:使用自动编码器和网络融合的单细胞聚类算法
简读分享 | 崔雅轩 编辑 | 龙文韬论文题目scCAN: single‑cell clustering using autoencoder and network fusion论文摘要单细胞RNA测序数据（scRNA-seq）的无监督聚类很重要，因为它允许我们识别不同的细胞类型。然而，大量的细胞（高达数百万个）、高维的数据（成千上万个的基因）和高dropout率都给单细胞分析带来了巨大的挑战。在
日期 2023-06-12 10:48:40[Nat.Mach.Intell|论文简读] 一种上下文感知去混淆自动编码器，用于从细胞系化合物筛选中稳定预测个性化临床药物反应
简读分享 | 王汝恒 编辑 | 赵晏浠论文题目A context-aware deconfounding autoencoder for robust prediction of personalized clinical drug response from cell-line compound screening 论文摘要准确而稳健地预测患者对新化合物的特定反应对于个性化药物的发现和开发至关重
日期 2023-06-12 10:48:40[KDD 2022 | 论文简读] GraphMAE: 自监督的掩码图自动编码器
简读分享 | 龙文韬 编辑 | 王宇哲论文题目GraphMAE: Self-Supervised Masked Graph Autoencoders 论文摘要近年来，人们对自监督学习(SSL)进行了广泛的研究。特别是，生成性SSL已经在自然语言处理和其他领域取得了成功，例如BERT和GPT的广泛采用。尽管如此，对比学习(严重依赖于结构数据增强和复杂的训练策略)一直是图SSL的主要方法，而生成性SS
日期 2023-06-12 10:48:40基于堆叠降噪自动编码器的脑电特征的提取方法
心理/精神疲劳(Mental Fatigue)是一种常见的由长时间持续的认知活动所产生的心理生理状态。虽然精神疲劳的表现和不利影响已为人们所熟知，但其在大脑多区域之间的连通性(Connectivity)机理尚未得到充分研究。这对于阐明精神疲劳的机制具有重要意义。然而，常用的基于EEG的连通分析方法无法摆脱强噪声的干扰问题。本文提出了一种基于叠加降噪自编码器的自适应特征提取模型。对提取的特征进行了信
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习笔记 - 自动编码器autoencoder
一、什么是自动编码器？ 自编码器是开发无监督学习模型的主要方式之一。但什么是自动编码器？ 简而言之，自动编码器通过接收数据、压缩和编码数据，然后从编码表示中重构数
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习笔记 - 构建推荐系统(6) 用于协同过滤的 6 种自动编码器
一、自动编码器概述 自动编码器是一种适用于无监督学习任务的神经网络，包括生成建模、降维和高效编码。它在学习计算机视觉、语音识别和语言建模等许多领域的底层特征表示方面表现出了优越性。关于更详细的自动编码器以及相关分类，可以参考下面链接。 机器学习笔记 - 自动
日期 2023-06-12 10:48:40基于PSO训练常规自动编码器（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭
日期 2023-06-12 10:48:40Pytorch深度学习实战（1）—— 使用LSTM 自动编码器进行时间序列异常检测
🔎大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流🔎 📝个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客 📃 🎁欢迎各位→点赞Ǵ
日期 2023-06-12 10:48:40【ML】 第17章 使用自动编码器和 GAN 的表示学习和生成学习
🔎大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流🔎 📝个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客 📃 🎁欢迎各位→点赞Ǵ
日期 2023-06-12 10:48:40【Pytorch深度学习实战】（11）变分自动编码器（VAE）
🔎大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流🔎 📝个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客 📃 🎁欢迎各位→点赞Ǵ
日期 2023-06-12 10:48:40深度学习——自动编码器，对称网络结构
from：http://blog.csdn.net/a819825294/article/details/53516980 1.初识Auto Encoder1986 年Rumelhart 提出自动编码器的概念，并将其用于高维复杂数据处理，促进了神经网络的发展。自编码神经网络是一种无监督学习算法，它使用了反向传播算法，并让目标值等于输入值，比如 。图1是一个自编码神经网络的示
日期 2023-06-12 10:48:40深度学习——无监督，自动编码器——尽管自动编码器与 PCA 很相似，but自动编码器既能表征线性变换，也能表征非线性变换；而 PCA 只能执行线性变换
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
日期 2023-06-12 10:48:40【DL】第 2 章 ：变分自动编码器（VAE）
在本章中，您将： 了解自动编码器的架构设计如何使其完美适用于生成建模 使用 Keras 从头开始构建和训练自动编码器 使用自动编码器生成新图像，但了解这种方法的局限性 了解变分自动编码器的架构以及它如何解决与标准自动编码器相关的许多问题 使用 Keras 从头开始构建变分自动编码器 使
日期 2023-06-12 10:48:40【CV】第 11 章：自动编码器和图像处理
🔎大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流🔎 📝个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客 📃 🎁欢迎各位→点赞
日期 2023-06-12 10:48:40深度学习4 keras实现基于全连接的自动编码器
自动编码器是一种数据的压缩算法，其压缩和解压缩的函数是通过神经网络实现的。 自动编码器=编码器+解码器。编码器的输出既是解码器的输入，解码器输出的shape与编码器输入的shape相同，因此自动编码器其输入和输出的形状是相同的。编码器输出既是自动编码器的编码结果
日期 2023-06-12 10:48:40没有任何公式——直观的理解变分自动编码器VAE
首发地址：https://yq.aliyun.com/articles/68410 作者介绍：Hamidreza Saghir autoencoders作为一种非常直观的无监督的学习方法是很受欢迎的，最简单的情况是三层的神经网络，第一层是数据输入，第二层的节点数一般少于输入层，并且第三层与输入层类似，层与层之间互相全连接，这种网络被称作自动编码器，因为该网络将输入“编码”成一个隐藏代码
日期 2023-06-12 10:48:40auto encoder(ae自动编码器)
from torch import nn import torch from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import transforms, datasets from torch import nn, optim import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use("ggp
日期 2023-06-12 10:48:40autoencoders and variational autoencoders （变分自动编码器）
一、AE https://medium.com/@jain.yasha/generative-models-an-overview-5079a1e9226a https://zhuanlan.zhihu.com/p/58111908 1.在制作AE时，我们需要考虑的关键因素是，决定潜在空间向量的维度。因为空间的维数越小，计算速度越快，但生成的图像质量越差。 2.autoencoder=enco
日期 2023-06-12 10:48:40VAE变分自动编码器
它本质上就是在我们常规的自编码器的基础上，对encoder的结果（在VAE中对应着计算均值的网络）加上了“高斯噪声”，使得结果decoder能够对噪声有鲁棒性；而那个额外的KL loss（目的是让均值为0，方差为1），事实上就是相当于对encoder的一个正则项，希望encoder出来的东西均有零均值。 那另外一个encoder（对应着计算方差的网络）的作用呢？它是用来动态调节噪声的强度的。直觉
日期 2023-06-12 10:48:40