自动编码器已成为使计算机系统能够更有效地解决数据压缩问题的技术和技巧之一。它们成为减少嘈杂数据的流行解决方案。
在日常工作中，深度学习正在被积极地使用。与其他机器学习算法不同的是，深度网络最有用的特性是，随着它获得更多的数据，它们的性能就会有所提高。因此，如果能够获得更多的数据，则可以预见到性能的提高。 深度网络的优势之一就是机器翻译，甚至谷歌翻译现在也在使用它们。在机器翻译中，需要句子水平的并行数据来训练模型，也就是说，对于源语言中的每句话，都需要在目标语言中使用翻译的语言。不难想象为什么会出现这样的问题。因为我们很难获得大量的数据来进行一些语言的配对。 本文是如何构建的？ 这篇文章是基于“只使用语料库来进行无监督
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。
变分自动编码器（VAE）可以说是最实用的自动编码器，但是在讨论VAE之前，还必须了解一下用于数据压缩或去噪的传统自动编码器。
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 由于在图像生成效果上可以与GAN媲美，扩散模型最近成为了AI界关注的焦点。 谷歌、OpenAI过去一年都提出了自家的扩散模型，效果也都非常惊艳。 另一边，剑桥大学的学者David Krueger提出，自动编码器会不会卷土重来成为研究热潮。 就在最近，DeepMind的一位研究科学家Sander Dieleman基于以上两股热潮，提出了自己的观点： 扩散模型就是自动编码器啊！ 这一观点立刻引起了不少网友的注意，大家看了Sander的阐述，都觉得说得很
生成模型是机器学习中一个有趣的领域，在这个领域中，网络学习数据分布，然后生成新的内容，而不是对数据进行分类。生成建模最常用的两种方法是生成对抗网络(GAN)和可变自编码器(VAE)。在这篇文章中，我将尝试解释可变自动编码器(VAE)背后的原理，以及它是如何生成上述面的数据的。
AI 科技评论按：喜欢机器学习和人工智能，却发现埋头苦练枯燥乏味还杀时间？这里是，雷锋字幕组编译的 Arxiv Insights 专栏，从技术角度出发，带你轻松深度学习。 原标题： Variation
传统的自动编码器是一种数据的压缩算法 其算法包括编码阶段和解码阶段，且拥有对称的结构。
现在根据深度学习书，自动编码器是一种神经网络，经过训练旨在将其输入复制到其输出。在内部，它有一个隐藏层，用于描述用于表示输入的代码。网络可被视为由两部分组成：编码器功能“h = f（x）”和产生重建“r = g（h）”的解码器。
自编码器（autoencoder）是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出。自编码器内部有一个隐藏层 h，可以产生编码（code）表示输入。该网络可以看作由两部分组成：一个由函数 h = f(x) 表示的编码器和一个生成重构的解码器 r = g(h)。我们不应该将自编码器设计成输入到输出完全相等。这通常需要向自编码器强加一些约束，使它只能近似地复制，并只能复制与训练数据相似的输入。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2201.03898.pdf
自编码器（Autoencoder, AE）是一种数据的压缩算法，其中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。自编码器通常用于学习高效的编码，在神经网络的形式下，自编码器可以用于降维和特征学习。
机器之心报道 编辑：蛋酱 在这篇新论文中，TOELT LLC 联合创始人兼首席 AI 科学家 Umberto Michelucci 对自编码器进行了全面、深入的介绍。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2201.03898.pdf 神经网络通常用于监督环境。这意味着对于每个训练观测值 x_i，都将有一个标签或期望值 y_i。在训练过程中，神经网络模型将学习输入数据和期望标签之间的关系。 现在，假设只有未标记的观测数据，这意味着只有由 i = 1，... ，M 的 M 观测数据组成的训练
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，直接输出或还原为原图像再匹配。 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。其学习函数为 h(x)≈x h ( x ) ≈ x h(x) \approx x。但如果输入完全等于输出，即 g(f(x))=x g ( f ( x ) ) = x g(f(x)) = x，该网络毫无意义。所以需要向自编码器强加一些约束，使它只能近似地复制。这些约束强制模型考虑输入数据的哪些部分需要被优先复制，因此它往往能学习到数据的有用特性。一般情况下，我们并不关心AE的输出是什么（毕竟与输入基本相等），我们所关注的是encoder，即编码器生成的东西，在训练之后，encoded可以认为已经承载了输入的主要内容。 自动编码器属于神经网络家族，但它们与PCA（主成分分析）紧密相关。尽管自动编码器与PCA很相似，但自动编码器比PCA灵活得多。在编码过程中，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。
在计算机科学中，人工神经网络由成千上万个以特定方式连接的节点组成。节点通常分层排列; 它们的连接方式决定了网络的类型，最终决定了网络在另一网络上执行特定计算任务的能力。传统的神经网络可能看起来像这样：
今天给大家介绍的是ACS central science上一篇分子生成的文章 " Automatic Chemical Design Using a Data-Driven Continuous Representation of Molecules"
在这篇文章中，我们将看到如何使用自动编码器(一种特殊的人工神经网络)来匿名化数据。该方法所提取的数据的潜在表示可以在不影响原始数据性能的前提下用于下游的机器学习预测任务中。
你还记得胶卷相机的时代吗？冲洗照片是一个神秘的过程，只有摄影师和专业人士才能够驾轻就熟。大多数人的印象中只有弥漫着昏暗红光的暗室。简而言之，冲洗照片是一个耗时的过程。
有些同学在刚开始看论文的时候，经常会遇到编码器、解码器、自编码器（AutoEncoder）这些字眼，它们到底是干什么的呢？其主要作用又是什么呢？那么本篇主要带大家了解自编码器(AutoEncoder)。
在本文中，我们研究了跟踪可能非常复杂背景的视频中运动物体轨迹的挑战性问题。与大多数仅在线学习跟踪对象外观的现有跟踪器相比，我们采用不同的方法，受深度学习架构的最新进展的启发，更加强调（无监督）特征学习问题。具体来说，通过使用辅助自然图像，我们离线训练堆叠去噪自动编码器，以学习对变化更加鲁棒的通用图像特征。然后是从离线培训到在线跟踪过程的知识转移。在线跟踪涉及分类神经网络，该分类神经网络由训练的自动编码器的编码器部分构成，作为特征提取器和附加分类层。可以进一步调整特征提取器和分类器以适应移动物体的外观变化。与一些具有挑战性的基准视频序列的最先进的跟踪器进行比较表明，当我们的跟踪器的MATLAB实现与适度的图形处理一起使用时，我们的深度学习跟踪器更准确，同时保持低计算成本和实时性能单位（GPU）。
今天给大家介绍一篇来自美国密苏里州圣路易斯市华盛顿大学生命系统科学与工程中心和该校医学院病理与免疫学系合作的文章“Deep learning the structural determinants of protein biochemical properties by comparing structural ensembles with DiffNets”。该论文使用DiffNet模型比较蛋白质的结构集合，从而学习蛋白质的生化性质的结构决定因素。
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噪比分析。与主成分分析相比，该方法能显著提高信号的信噪比，抑制噪声干扰。该方法已应用于心理疲劳连通性(Mental Fatigue Connectivity)分析。研究人员分析了在清醒(Awake)、疲劳(Fatigue)和睡眠剥夺/不足(Sleep Deprivation)条件下，额叶(Frontal)、运动(Motor)、顶叶(Parietal)和视觉(Visual)区域之间的因果连接，并揭示了不同条件之间的连接模式。清醒条件下与睡眠剥夺条件下的连接方向相反。此外，在疲劳状态下，从前区(Anterior Areas)到后区(Posterior Areas)、从后区到前区存在复杂的双向连接关系。这些结果表明，在这三种条件下，大脑会表现不同的活动模式。该研究为EEG分析提供了一种有效的方法。连接性的分析有助于揭示心理/精神疲劳的潜在机制。
Google宣布对全球最受欢迎的开源机器学习库TensorFlow进行重大升级，承诺注重简单性和易用性，eager execution，直观的高级API以及在任何平台上灵活构建模型。
接上一篇Deep learning (1) -- 概述、分布式表示与思想 九、Deep Learning的常用模型或者方法 9.1、AutoEncoder自动编码器 具体过程简单的说明如下： 1
深度学习是机器学习的子集，它基于人工神经网络。学习过程之所以是深度性的，是因为人工神经网络的结构由多个输入、输出和隐藏层构成。每个层包含的单元可将输入数据转换为信息，供下一层用于特定的预测任务。得益于这种结构，机器可以通过自身的数据处理进行学习。
选自CodeBurst 机器之心编译 参与：Panda 很显然，深度学习即将对我们的社会产生重大显著的影响。Mobibit 创始人兼 CEO Pramod Chandrayan 近日在 codebur
大数据文摘作品 编译：田奥leo、桑桑、璐、Aileen 27种？！神经网络竟有那么多种？这篇文章将逐一介绍下面这张图片中的27种神经网络类型，并尝试解释如何使用它们。准备好了吗？让我们开始吧！ 神经网络的种类越来越多，可以说是在呈指数级地增长。我们需要一个一目了然的图表，在这些新出现的网络构架和方法之间进行导航。 幸运的是，来自Asimov研究所的Fjodor van Veen编写了一个关于神经网络的精彩图表（就是上面那张大图）。 下面，我们就来逐一看看图中的27种神经网络： Perceptron 感知
机器学习中体现着各种工程和科学上的哲学思想，大的有集成学习，没有免费午餐，奥卡姆剃刀；小的有最大化类间差异、最小化类内差异。对于很多问题，存在着一类通行的解决思路，其中的一个典型代表就是“编码器-解码器”结构。这一看似简单的结构，背后蕴含的工程思想却非常值得我们学习和品味。
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，然后可以产生新的面部。
在过去的几年里，深度学习方法在几个领域的表现都超过了以往的机器学习技术，其中最突出的一个例子就是计算机视觉。这篇综述文章简要介绍了计算机视觉问题中最重要的一些深度学习方案，即卷积神经网络、深度玻尔兹曼机和深度信念网络，以及叠加去噪自编码器。简要介绍了它们的历史、结构、优点和局限性，然后介绍了它们在各种计算机视觉任务中的应用，如对象检测、人脸识别、动作和活动识别以及人体姿态估计。最后，简要介绍了未来计算机视觉问题深度学习方案的设计方向和面临的挑战。
由于深度学习算法在表达非线性表征上的卓越能力，它非常适合完成输入到有标签的数据集输出的映射。这种任务叫做分类。它需要有人对数据进行标注。无论是对 X 光图像还是对新闻报道的主题进行标注，在数据集增大的时候，依靠人类进行干预的做法都是费时费力的。
目前深度学习中的神经网络种类繁多，用途各异。由于这个分支在指数增长，跟踪神经网络的不同拓扑有助于更深刻的理解。本文将展示神经网络中最常用的拓扑结构，并简要介绍其应用。
两兄弟 N.Coder 和 D.Coder 经营着一家艺术画廊。一周末，他们举办了一场特别奇怪的展览，因为它只有一面墙，没有实体艺术品。当他们收到一幅新画时，N.Coder 在墙上选择一个点作为标记来代表这幅画，然后扔掉原来的艺术品。当顾客要求观看这幅画时，D.Coder 尝试仅使用墙上相关标记的坐标来重新创作这件艺术品。
定义解码器：输出784个神经元，使用sigmoid函数，（784这个值是输出与原图片大小一致）
目前深度学习中的神经网络种类繁多，用途各异。由于这个分支在指数增长，跟踪神经网络的不同拓扑有助于更深刻的理解。在本文中，我们将展示神经网络中最常用的拓扑结构。
AI 科技评论按：本文作者廖星宇，原载于作者知乎专栏，经授权发布。 什么是自动编码器 自动编码器(AutoEncoder)最开始作为一种数据的压缩方法，其特点有: 跟数据相关程度很高，这意味着自动编码器只能压缩与训练数据相似的数据，这个其实比较显然，因为使用神经网络提取的特征一般是高度相关于原始的训练集，使用人脸训练出来的自动编码器在压缩自然界动物的图片是表现就会比较差，因为它只学习到了人脸的特征，而没有能够学习到自然界图片的特征； 压缩后数据是有损的，这是因为在降维的过程中不可避免的要丢失掉信息； 到
【导读】本文是工程师Irhum Shafkat的一篇博文，主要梳理了变分自编码器的相关知识。我们知道，变分自编码器是一种生成模型，在文本生成、图像风格迁移等诸多任务中有显著的效果，那么什么是变分自编码
为了确保人类不被AI杀死，在解密神经网络/Transfomer黑箱这一方面，OpenAI从未停下脚步。
原文链接：http://www.chenjianqu.com/show-62.html
什么是自动编码器 自动编码器(AutoEncoder)最开始作为一种数据的压缩方法，其特点有: 1、跟数据相关程度很高，这意味着自动编码器只能压缩与训练数据相似的数据，这个其实比较显然，因为使用神经网络提取的特征一般是高度相关于原始的训练集，使用人脸训练出来的自动编码器在压缩自然界动物的图片是表现就会比较差，因为它只学习到了人脸的特征，而没有能够学习到自然界图片的特征； 2、压缩后数据是有损的，这是因为在降维的过程中不可避免的要丢失掉信息； 到了2012年，人们发现在卷积网络中使用自动编码器做逐层预训练可以
什么是自动编码器 自动编码器(AutoEncoder)最开始作为一种数据的压缩方法，其特点有: 跟数据相关程度很高，这意味着自动编码器只能压缩与训练数据相似的数据，这个其实比较显然，因为使用神经网络提取的特征一般是高度相关于原始的训练集，使用人脸训练出来的自动编码器在压缩自然界动物的图片是表现就会比较差，因为它只学习到了人脸的特征，而没有能够学习到自然界图片的特征； 压缩后数据是有损的，这是因为在降维的过程中不可避免的要丢失掉信息； 到了2012年，人们发现在卷积网络中使用自动编码器做逐层预训练可以训练
自编码，又称自编码器（autoencoder），是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出。自编码器（autoencoder）内部有一个隐藏层h，可以产生编码（code）表示输入。该网络可以看作由两部分组成：一个由函数h = f(x) 表示的编码器和一个生成重构的解码器r = g(h)。
上文讲述了机器学习的功能和神经网络的概念，以及简要介绍了感知器和卷积神经网络，接下来继续介绍另外6种神经网络架构。
原作 Jay Shah Root 编译自 Jay Shah寄几的博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 最近，神经网络这个词特别火，吸引不少眼球。但是神经网络是个啥？有啥用？ 这篇文章和大家唠唠
随着深度学习的快速发展，人们创建了一整套神经网络结构来解决各种各样的任务和问题。尽管有无数的神经网络结构，这里有十一种对于任何深度学习工程师来说都应该理解的结构，可以分为四大类: 标准网络、循环网络、卷积网络和自动编码器。
ChatGPT最强竞对Claude背后的公司Anthropic，利用字典学习成功将大约500个神经元分解成了约4000个可解释特征。
作者：叶虎 编辑：田旭 引言 自动编码器是一种无监督的神经网络模型，它可以学习到输入数据的隐含特征，这称为编码(coding)，同时用学习到的新特征可以重构出原始输入数据，称之为解码(decoding)。从直观上来看，自动编码器可以用于特征降维，类似主成分分析PCA，但是其相比PCA其性能更强，这是由于神经网络模型可以提取更有效的新特征。除了进行特征降维，自动编码器学习到的新特征可以送入有监督学习模型中，所以自动编码器可以起到特征提取器的作用。作为无监督学习模型，自动编码器还可以用于生成与训练样本不同的新数
写在前面：看预测论文综述时，面临这样一个问题：很多DL的方法只是会简单运用，却不是特别了解其详细原理，故针对CNN、RNN、LSTM、AutoEncoder、RBM、DBN以及DBM分别做一些简单总结，以达到了解的目的，此篇为AutoEncoder。
【新智元导读】 11月22日，谷歌在蒙特利尔的现有办公室开设了一个全新的深度学习和人工智能研究小组。新团队将作为位于山景城的 Google Brain 团队的远程部门，由从 Twitter 深度学习部门出来的 Hugo Larochelle 领导。Hugo Larochelle 是 Yoshua Bengio的博士生，Geoffrey Hinton之前的博士后。本文是他主讲的神经网络教程，内容包括神经网络原理介绍、深度学习及应用层面的计算机视觉和自然语言处理等等，课程深入浅出，且全面系统，是不可多得的了解深
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。
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