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自动编码器及其变种

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。

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开发 | 深度学习自动编码器还能用于数据生成?这篇文章告诉你答案

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

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深度学习自动编码器还能用于数据生成?这篇文章告诉你答案

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

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IEEE T CYBERNETICS | 用对抗训练的方法学习图嵌入

今天给大家介绍莫纳什大学Shirui Pan等人在 IEEE Transactions on Cybernetics上发表的文章“Learning Graph Embedding With Adversarial Training Methods ”。图嵌入的目的是将图转换成向量,以便于后续的图分析任务,如链接预测和图聚类。但是大多数的图嵌入方法忽略了潜码的嵌入分布,这可能导致在许多情况下较差的图表示。本文提出了一个新的对抗正则化图嵌入框架,通过使用图卷积网络作为编码器,将拓扑信息和节点内容嵌入到向量表示中,从向量表示中进一步构建图解码器来重构输入图。对抗训练原则被应用于强制潜码匹配先验高斯分布或均匀分布。实验结果表明可以有效地学习图的嵌入。

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