基本介紹
- 中文名：卷積自編碼器
- 外文名：convolutional Auto-Encoders
- 類型：工業設備
優點,主要特點,
相關詞條
- 卷積自編碼器
卷積神經網路所取得的各種優異表現直接推動了卷積自編碼器的產生。嚴格上來說，卷積自編碼器屬於傳統自編碼器的一個特例，它使用卷積層和池化層替代了原來的全連線層。優點傳統自編碼器一般使用的是全連線層，對於一維信號並沒有什麼影響...
- 自編碼器
自編碼器具有一般意義上表征學習算法的功能，被套用於降維（dimensionality reduction）和異常值檢測（anomaly detection）。包含卷積層構築的自編碼器可被套用於計算機視覺問題，包括圖像降噪（image denoising）、神經風格遷移（neural style transfer）等。發展歷史 自編碼器在其研究早期是為解決表征學習中的“編碼器問題（...
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《深度學習：卷積神經網路算法原理與套用》是2019年水利水電出版社出版的圖書。圖書目錄 前言 第1章 緒論 1.1 深度學習 1.1.1 概述 1.1.2 基本思想 1.1.3 基本分類 1.2 卷積神經網路技術的發展與套用 1.2.1 卷積神經網路的發展 1.2.2 卷積神經網路的套用 1.3 自編碼器的發展及其套用 ...
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《實用卷積神經網路：運用Python實現高級深度學習模型》是2019年機械工業出版社出版的圖書，作者是莫希特·賽瓦克（Mohit Sewak）[印度]。內容簡介 第1章對深度神經網路的科學原理和實現這種網路的不同框架以及框架背後的數學機制提供一個快速回顧。第2章向讀者介紹卷積神經網路，並展示如何利用深度學習從圖像中提取信息。...
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- PyTorch計算機視覺實戰:目標檢測、圖像處理與深度學習
11.2 理解卷積自編碼器 346 11.3 理解變分自編碼器 351 11.3.1 VAE的工作機制 352 11.3.2 KL散度 353 11.3.3 構建VAE模型 353 11.4 圖像對抗性攻擊 357 11.5 圖像風格遷移 360 11.6 生成深度虛擬圖像 366 11.7 小結 375 11.8 課後習題 375 第12章 基於GAN的圖像生成 37...
- TensorFlow深度學習(2019年人民郵電出版社出版的圖書)
4.4.1 表情分類器原始碼 104 4.4.2 使用自己的圖像測試模型 107 4.4.3 原始碼 109 4.5 小結 111 第5章 最佳化TensorFlow自編碼器 112 5.1 自編碼器簡介 112 5.2 實現一個自編碼器 113 5.3 增強自編碼器的魯棒性 119 5.4 構建去噪自編碼器 120 5.5 卷積自編碼器 127 5.5.1 編碼器...
- 從零開始學TensorFlow 2.0
第6章 TensorFlow自編碼器 6.1 自編碼器簡介 6.2 卷積自編碼器 第7章 TensorFlow高級編程 7.1 Keras基礎 7.2 函式式API 7.3 使用Keras自定義網路層和模型 7.4 Keras訓練模型 7.5 Keras模型的保存 第8章 TensorFlow文本分類 8.1 簡單文本分類 8.2 卷積文本分類 8.3 RNN文本分類 第9章 TensorFlow圖像...
- 設備與系統健康智慧型預診維護技術
4.2.4 堆疊降噪自編碼器 88 4.2.5 卷積自編碼器 90 4.3 基於特徵學習的故障診斷模型 92 4.3.1 基於多通道一維卷積神經網路的齒輪箱故障診斷方法 92 4.3.2 基於一維殘差卷積自編碼器的齒輪箱故障診斷 96 4.3.3 基於二維主成分分析卷積自編碼器的晶圓表面缺陷模式識別 99 4.3.4 套用實例：基於多通道...
- 深度學習:原理、模型與實踐
自編碼器與生成對抗網路 7.1 自編碼器 151 7.1.1 自編碼器概述 151 7.1.2 欠完備自編碼器 151 7.1.3 正則自編碼器 152 7.1.4 卷積自編碼器 155 7.1.5 使用Keras實現簡單的 自編碼器 157 7.2 生成對抗網路 160 7.2.1 GAN概述 160 7.2.2 一般的GAN 160 7.2.3 CGAN ...
- 圖神經網路
GNN的歷史最早可以追溯到 2005 年，Gori 等人第一次提出 GNN 概念，用 RNN 來處理無向圖、有向圖、標籤圖和循環圖等。Bruna等人提出將 CNN 套用到圖上，通過對卷積運算元巧妙的轉換，提出了圖卷積網路（Graph Convolutional Netwok，GCN），並衍生了許多變體。除了圖卷積神經網路，GNN主流算法還包括有圖自編碼器、...
- 自然語言處理與深度學習
1.2.3 卷積神經網路和自編碼器22 1.3 與自然語言處理相關的深度學習27 1.3.1 自然語言處理與神經網路、深度學習27 1.3.2 用神經網路來表達單詞意義29 1.3.3 深度學習套用於自然語言處理31 第2章 基於文本處理的自然語言處理32 2.1 自然語言文本的文本處理32 2.1.1 文字處理32 2.1.2 單詞...
- 深入淺出圖神經網路:GNN原理解析
4.2 基於重構損失的方法—自編碼器 69 4.2.1 自編碼器 69 4.2.2 正則自編碼器 71 4.2.3 變分自編碼器 72 4.3 基於對比損失的方法—Word2vec 75 4.4 參考文獻 79 第5章 圖信號處理與圖卷積神經網路 81 5.1 矩陣乘法的三種方式 81 5.2 圖信號與圖的拉普拉斯矩陣 83 5.3 圖傅立葉...
- 圖解深度學習
第3章 卷積神經網路 3.1 卷積神經網路的結構 3.2 卷積層 3.3 池化層 3.4 全連線層 3.5 輸出層 3.6 神經網路的訓練方法 3.7 小結 第4章 受限玻爾茲曼機 4.1 Hopfield 神經網路 4.2 玻爾茲曼機 4.3 受限玻爾茲曼機 4.4 對比散度算法 4.5 深度信念網路 4.6 小結 第5章 自編碼器 ...
- 基於局部特徵的自然場景下文字定位和識別研究
我們在該框架下實現一個通用的圖像文字識別系統，系統的創新點包括：（1）使用卷積離散自編碼器算法來進行非監督學習，可以使用無標註的圖像對卷積神經網路進行預訓練。（2）使用文字結構部件檢測器提取文字結構特徵，根據不同的文字結構部件構建了不同尺寸的卷積窗，豐富了圖像特徵的數量，增強了特徵描述的獨特性。（3...
