我对自动编码器很陌生。我看到的所有自动编码器通常都会显示一个下采样编码器,然后是一个上采样解码器或一个上采样编码器,然后是一个下采样解码器。现在,我想问一问,我们能不能有一个同时包含上采样层和下采样层的编码器,然后是一个具有精确镜像层的编码器?例如,我们可以拥有以下自动编码器的架构吗?
编码器: 16神经元- 200神经元-400个神经元- 200神经元- 4神经元(潜伏表征)-解码器: 200神经元- 400神经元- 200神经元- 16神经元
这是一个有效的自动编码器吗?还是一个简单的串联神经网络?
发布于 2022-08-01 10:59:58
我仍然认为这个架构是一个自动编码器,因为它是这样训练的。除了输入和输出必须具有相同的维度外,对层大小的要求没有正式的定义。你甚至可以建造“超完备”的自动编码器,在那里,你的潜在空间的维度大于你输入的维度。
只要您使用它作为自动编码器(这意味着您使用输入数据x
来生成输出x'
,而使用L = ||x-x'||²
之类的东西进行惩罚),那么这些层的结构几乎是任意的。
另外一个问题是,在en和解码中进行不同的放大和降级是否有意义。
https://stackoverflow.com/questions/73192530
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