去噪自編碼器(denoising autoencoder,DAE)是一類接受損壞數據作為輸入,並訓練來預測原始未被損壞數據作為輸入的自編碼器。
基本介紹
- 中文名:去噪自編碼器
- 外文名:denoising autoencoder,DAE
去噪自編碼器(denoising autoencoder,DAE)是一類接受損壞數據作為輸入,並訓練來預測原始未被損壞數據作為輸入的自編碼器。
去噪自編碼器(denoising autoencoder,DAE)是一類接受損壞數據作為輸入,並訓練來預測原始未被損壞數據作為輸入的自編碼器。簡介自編碼器(Autoencoder)1的學習只是簡單地保留原始輸入數據的信息...
定義一個隨機編碼器 以及一個隨機解碼器 通常情況下, 編碼器和解碼器的分布沒有必要是與唯一一個聯合分布 相容的條件分布。在保證足夠的容量和樣本的情況下,將編碼器和解碼器作為去噪自編碼器訓練,能使它們漸近地相容。
為平方 Frobenius 範數(元素平方之和),作用於與編碼器的函式相關偏導數的 Jacobian 矩陣。含義 去噪自編碼器和收縮自編碼器之間存在一定聯繫: 在小高斯噪聲的限制下,當重構函式將 x 映射到 時,去噪重構誤差與收縮懲罰項是等價的...
Bengio 等在深度自編碼器的研究過程中, 加入了稀疏性的限制,使用儘可能少的神經元學習提取有用的數據特徵, 進而產生了稀疏自編碼器。Vincent 等為了提高算法的健壯性, 在輸入數據中加入了噪聲, 形成了去噪自編碼器。2010年,Rifai...
生成隨機網路(generative stochastic network, GSN)是去噪自編碼器的推廣,除可見變數(通常表示為 )之外,在生成馬爾可夫鏈中還包括潛變數 。GSN 由兩個條件機率分布參數化,指定馬爾可夫鏈的一步:(1) 指示在給定當前潛在狀態下...
12.2.1 去噪自編碼器結構 235 12.2.2 去噪結果 235 12.2.3 與對抗生成網路對比 236 12.3 增強學習 236 12.3.1 遊戲說明 238 12.3.2 網路模型 239 12.3.3 損失函式構建 240 12.4 小結 242 ...
10.2 基於TensorFlow的堆疊自編碼器 // 154 10.3 基於Keras的堆疊自編碼器 // 157 10.4 基於TensorFlow的去噪自編碼器 // 159 10.5 基於Keras的去噪自編碼器 // 161 10.6 基於TensorFlow的變分自編碼器 // 162 10.7 ...
3.2 使用 Keras構建自編碼器 3.3 去噪自編碼器(DAE)3.4 自動色彩遷移自編碼器 3.5 小結 參考文獻 第 4章 生成對抗網路 4.1 GAN概要 4.2 GAN原理 4.3 Keras中的 GAN實現 4.4 條件 GAN 4.5 小結 參考文獻 ...
(2)提出了基於去噪自編碼器的深度神經網路用於腦電信號分類。在自編碼器模組中對時域濾波器進行最佳化,並與已有空域濾波器最佳化算法進行結合,實現了時空濾波器的同時最佳化。(3)開發了腦電時空濾波快速最佳化算法。該算法基於特徵值分解疊代...
噪自編碼器 31神經網路的沒落 32神經網路的復興 321深度學習的進化——突破是什麼 322預訓練的深度學習 33深度學習算法 331限制玻爾茲曼機 332深度信念網路 333去噪自編碼器 334棧式去噪自...
第6章 堆疊自編碼器簡介 125 6.1 深度學習大師的秘密武器 126 6.2 最佳睡眠時間 127 6.3 不超過5分鐘就可以構建一個堆疊自編碼器 130 6.4 什麼是去噪自編碼器 131 6.5 隨機“調味劑” 132 6.6 去噪自編碼...
8.4自編碼器 8.4.1自編碼器概述 8.4.2去噪自編碼器 8.4.3變分自編碼器 第9章目標檢測 9.1目標檢測概述 9.1.1通俗理解 9.1.2鋪墊知識點 9.1.3發展史 9.2YOLO v1 9.2.1輸出 9.2.2網路 9.2....
第4章自編碼器及其套用示例 4.1自編碼器 4.1.1自編碼器的結構 4.1.2自編碼器的訓練方法 4.1.3自編碼器的TensorFlow實現 4.2自編碼器的變體 4.2.1稀疏自編碼器 4.2.2去噪自編碼器 4.2.3收縮自編碼器 4.3基於棧式自...
2.1 使用濾波器去除圖像中不同類型的噪聲 24 2.1.1 準備工作 24 2.1.2 執行步驟 25 2.1.3 工作原理 26 2.1.4 更多實踐 28 2.2 基於去噪自編碼器的圖像去噪 28 2.2.1 準備工作 28 2.2.2 執行步驟 ...
4.5.2基於分組卷積去噪自編碼器的發動機氣路持續性異常檢測 4.5.3套用案例 4.6本章小結 參考文獻 第5章設備的故障診斷 5.1故障診斷概述 5.2指印圖與自組織特徵映射網路相結合的發動機氣路故障診斷 5.2.1SOFM神經網路模型 5.2...
298 13.3 慢特徵分析 300 13.4 稀疏編碼 301 13.5 PCA 的流形解釋 304 第 14 章自編碼器 306 14.1 欠完備自編碼器 306 14.2 正則自編碼器 307 14.2.1 稀疏自編碼器 307 14.2.2 去噪自編碼器 309 ...
10.3.2 去噪自編碼器163 10.4 自監督學習:詞嵌入164 第 11章 結論167 11.1 主題模型167 11.2 高斯過程168 11.3 廣義線性模型168 11.4 機率圖模型168 11.5 馬爾可夫鏈蒙特卡洛算法169 11.6 基因算法170...
4.4自編碼器 4.4.1稀疏自編碼器 4.4.2去噪自編碼器 4.4.3壓縮自編碼器 4.5深度生成式模型 4.5.1全可見信念網路 4.5.2變分自編碼器 4.5.3生成式對抗網路 本章小結 第5章深層神經網路的訓練方法 5.1參數更新方法 5....
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 127 5.5.2 解碼器 128 5....
4深度自編碼器——一種無監督學習方法 4.1引言 4.2利用深度自編碼器來提取語音特徵 4.3堆疊式去噪自編碼器 4.4轉換自編碼器 5預訓練的深度神經網路——一種混合方法 5.1受限玻爾茲曼機 5.2無監督逐層預訓練 5.3DNN和HMM結合...
③ 提出了多標籤堆疊去噪自編碼器、雙向語義Attention-LSTM以及深度卷積神經網路推薦等深度學習知識發現算法,大幅度提高了知識發現算法的準確率、效率以及自動化程度。④ 在知識圖譜和新提出算法的基礎上,搭建了知識發現平台和推薦系統,為...
4101基於值的懲罰:稀疏自編碼器157 4102噪聲注入:去噪自編碼器157 4103基於梯度的懲罰:收縮自編碼器158 4104隱藏層機率結構:變分自編碼器161 411總結166 412參考資料說明166 413練習168 第5章徑向基函式網路169 51簡介...
5.3.3 基於去噪自編碼器和回譯技術的翻譯模型 142 5.3.4 基於對偶學習的機器翻譯模型 144 5.4 多語言翻譯統一建模 145 5.4.1 基於多任務學習的翻譯模型 146 5.4.2 基於語言標籤的多語言翻譯模型 148 5.5 多...