为了更好地理解为什么自编码器是有用的，我们需要一个更加翔实（虽然还没有明确）的定义。 图 1：自动编码器的一般架构。 为了更好地理解自编码器，我们需要了解它的经典架构。如下图 1 所示。...自编码器的主要组成部分有三个：编码器、潜在特征表示和解码器。 图 1：自动编码器的一般架构。 一般来说，我们希望自编码器能够很好地重建输入。...学习如何写数字不需要学习输入图像中每个像素的灰度值。人们也不会通过用灰色值填充像素来学习写作。在学习的过程中，我们提取基本的信息，这些信息可以帮助我们解决问题（例如写数字）。...前馈自编码器 前馈自编码器（Feed-Forward Autoencoder，FFA）是由具有特定结构的密集层组成的神经网络，如下图 2 所示： 经典的 FFA 架构层的数量为奇数（尽管不是强制性要求...事实上，这一层的神经元数量小于输入的大小，这是前面提到的「瓶颈」。 在几乎所有的实际应用中，中间层之后的图层是中间层之前图层的镜像版本。包括中间层在内及之前的所有层构成了所谓的编码器。
ReLSO的主要贡献如下： 基于的编码器的新用途，具有自动编码器类型的瓶颈，用于蛋白质序列的丰富和可解释性编码； 由序列-功能关系组织的潜在空间，这减轻了由于组合爆炸造成的优化困难； 使用基于范数的负采样重塑的凸潜在空间...，从而为基于梯度的优化引入边界和停止标准； 一种基于插值的正则化，当遍历潜在空间时，该正则化强制解码序列空间中的渐变。...与其他变换器编码器相比，使用全连接网络(图1a)进一步降低了序列级表示的维数。这相当于通过信息瓶颈传递序列信息，产生信息丰富的低维z。...联合训练自动编码器(JT-AE) ReLSO在蛋白质设计中结合了两个重要因素:（1）序列，（2）适合度信息。...通过用预测网络联合训练自动编码器，由编码器和解码器组成的原始自动编码器架构补充了网络，网络的任务是从z预测适应性。最终目标函数采取以下形式： 这包括重建损失和适应性预测损失。
在最抽象的意义上，作者发现了如何学习一种介于两种语言之间的潜在空间。 自动编码器 自动编码器是一种广泛的神经网络，在无监督的任务中使用。...中间块是存储压缩表示的瓶颈层。 简单地说，输入(现在由编码器转换)位于瓶颈层的空间被称为潜在空间。 降噪自动编码器 如果一个自动编码器被训练要按照它的输入方式重建输入，它可能会学会什么都不做。...在这种情况下，输出将得到完美的重建，但是在瓶颈层中我们不会有任何有用的特征。为了解决这个问题，我们使用了降噪的自动编码器。首先，通过添加一些噪声来对实际输入进行轻微的破坏。...通过这种方式，网络将通过学习噪声(以及真正有用的特征)来学习图像的有用特征。 ? 一个降噪的自动编码器的概念示例。左边的图像通过神经网络重建，然后在右边产生图像。...他们还发现了如何使自动编码器学习一个共同的潜在空间(他们称之为一个对齐的（aligned）潜在空间)，以便执行无监督的机器翻译。
博客中详细探讨了稀疏自动编码器（SAE）、Top-k激活函数和信息瓶颈框架，它们都涉及如何更高效地组织和控制模型的内部机制。这些理论都被积极融入到Tilde训练的解释性模型中。...博客地址：https://www.tilderesearch.com/blog/rate-distortion-saes 稀疏自动编码器 稀疏自动编码器是一个令人兴奋的研究领域，它不仅有助于我们理解深度学习中的特征表示...Top-k激活函数在稀疏自动编码器中的高效性可以通过信息瓶颈框架来理解。该框架平衡了信息保留与压缩： 1. 希望最小化输入X与表示Z的互信息I(Z;X)，减少冗余； 2....他们在CIFAR10数据集上训练了Top-k自动编码器50个周期，并施加了不同的高斯噪声条件。假设，架构所施加的信息瓶颈能够提高在高噪声环境下的鲁棒性。...在高斯噪声条件下的Top-k缩放定律中，信息瓶颈显著提升了Top-k的鲁棒性。实验发现，Top-k在较高噪声环境中，幂律拟合的系数有所增加，表明更大的k值能够更好地从噪声中恢复信号。
变量变换公式之所以流行，是因为它们在正规化流（NFs）的训练和应用中发挥着核心作用。不太为人所知的是，像自动编码器和变分自动编码器这样的瓶颈架构，以及许多其他模型类型，也允许类似的公式。...分割流扩展了自动编码器：它添加了第二个随机解码器阶段，以恢复因代码瓶颈而产生的缺失维度并生成完整分布 p*(X)。...因此，（6）的行为可以通过在编码后丢弃代码变量z2，并在解码前采样一个新的值z2 ~ N(0, 1)来使用我们的双射流复制。同样，通过在解码前设置z2 = 0，可以获得（3）中自动编码器的行为。...4.2.1 变分自编码器 贝叶斯编码器/解码器架构的典型示例是变分自动编码器（VAE，Kingma & Welling，2014），它通常包含瓶颈 dim(Z) 的是，确定性瓶颈编码器可以与确定性或随机解码器结合使用，从而产生基本不同的“可逆流”（在此处讨论）和“分裂流”（在第6节讨论）。 可逆流的典型例子是自编码器。
在这篇文章中，将介绍如何为成功的面试做准备的，以及可以帮助我们面试的一些资源。...具体来说，设计一个神经网络架构，以便我们在网络中包含一个瓶颈层（压缩），强制原始输入的压缩知识表示。如果输入特征彼此独立，那么这种压缩和随后的重建将是一项非常困难的任务。...但是如果数据中存在某种结构（即输入特征之间的相关性），则可以学习这种结构，从而在强制输入通过网络瓶颈时加以利用。...瓶颈层是我们网络设计的关键属性；在不存在信息瓶颈的情况下，我们的网络可以很容易地学会通过网络传递这些值来简单地记住输入值。...因为神经网络能够学习非线性关系，这可以被认为是比 PCA 更强大的（非线性）泛化。PCA 试图发现描述原始数据的低维超平面，而自动编码器能够学习非线性流形（流形简单地定义为连续的、不相交的表面）。
在这篇文章中，将介绍如何为成功的面试做准备的，以及可以帮助我们面试的一些资源。...具体来说，设计一个神经网络架构，以便我们在网络中包含一个瓶颈层（压缩），强制原始输入的压缩知识表示。如果输入特征彼此独立，那么这种压缩和随后的重建将是一项非常困难的任务。...但是如果数据中存在某种结构（即输入特征之间的相关性），则可以学习这种结构，从而在强制输入通过网络瓶颈时加以利用。...瓶颈层是我们网络设计的关键属性；在不存在信息瓶颈的情况下，我们的网络可以很容易地学会通过网络传递这些值来简单地记住输入值。...PCA 试图发现描述原始数据的低维超平面，而自动编码器能够学习非线性流形（流形简单地定义为连续的、不相交的表面）。 梯度下降 梯度下降是一种用于寻找可微函数的局部最小值的优化算法。
由于解码器的输入是压缩的知识表示，因此解码器充当“解压缩器”，并从其潜在属性中重建图像。 如何训练自动编码器？ 在训练自动编码器之前，需要设置 4 个超参数： 1....稀疏自动编码器 稀疏自动编码器与不完整的自动编码器类似，因为它们使用相同的图像作为输入和真实值。然而，调节信息编码的手段有很大不同。...去噪自动编码器 顾名思义，去噪自动编码器是从图像中去除噪声的自动编码器。与我们已经介绍过的自动编码器相反，这是同类产品中第一个没有输入图像作为其真实值的编码器。...变分自动编码器 标准和变分自动编码器学习以称为潜在空间或瓶颈的压缩形式表示输入。因此，训练模型后形成的潜在空间不一定是连续的，实际上可能不容易插值。...可以对自动编码器瓶颈处的参数化分布进行随机采样，生成潜在属性的离散值，然后转发给解码器，从而生成图像数据。VAE 还可用于对时间序列数据（如音乐）进行建模。 4.
安装Snappy和LZOP压缩编码器。4.2、使用SequenceFile二进制文件5、数据倾斜问题5.1、数据倾斜现象数据频率倾斜——某一个区域的数据量要远远大于其他区域。...数据大小倾斜——部分记录的大小远远大于平均值。5.2、如何收集倾斜数据在reduce方法中加入记录map输出键的详细情况的功能。...如果Map Task实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死 。mapreduce.reduce.memory.mb一个Reduce Task可使用的资源上限(单位：MB),默认为1024。...如果Reduce Task实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。...默认值0.7mapreduce.reduce.input buffer.percent指定多少比例的内存用来存放buffer中的数据，默认值是0.0（b）应该在yarn启动之前就配置在服务器的配置文件中才能生效
AiTechYun 编辑：yuxiangyu 自编码器是一种无监督学习技术，利用神经网络进行表征学习。也就是说，我们设计一个在网络中施加“瓶颈”，迫使原始输入压缩知识表示的神经网络架构。...如果输入特征彼此独立，则该压缩和随后的重构将是非常困难的任务。但是，如果数据中存在某种结构（即输入特征之间存在相关性），则可以学习这种结构，并在强制输入通过网络的瓶颈时使用。 ?...瓶颈是我们网络设计的关键属性；如果没有信息瓶颈，我们的网络就会将这些值通过网络传递，并且只学会记住输入值。 ? 瓶颈限制了完整网络可以传递的信息量，从而迫使网络学习压缩输入数据。...稀疏自编码器 稀疏自编码器为我们提供了一种不需要减少我们隐藏层的节点数量，就可以引入信息瓶颈的的方法。相反，我们将构造我们的损失函数，以惩罚层中的激活。...这些条款是： L1正规化：我们可以添加一个对损失函数的正则化项，在h层中为观察i惩罚激活a的向量值的绝对值，使用微调参数λ进行缩放。 ?
，如下图所示，但通常我们不会采用双向主从同步以及环状的拓扑： MySQL 主从复制的原理如下： 第一步是在主库上记录二进制日志（稍后介绍如何设置）。...在每次准备提交事务完成数 据更新前，主库将数据更新的事件记录到二进制日志中。MySQL 会按事务提交的顺序 而非每条语句的执行顺序来记录二进制日志。...在记录二进制日志后，主库会告诉存储引 擎可以提交事务了。 下一步，备库将主库的二进制日志复制到其本地的中继日志中。...进制转储线程会读取主库上二进制日志中的事件。...如果该线程追赶上了主库，它将进入睡眠状态，直到主库发送信号量通知其有新的事件产生时才会 被唤醒，备库 I/O 线程会将接收到的事件记录到中继日志中。
每个节点将其接收到的所有值相加，并根据其自身的功能输出一个新值。计算结果可以从输出层中检索出来；在这种情况下，仅产生一个值（例如，下雨的概率）。...为了成功完成此任务，自动编码器必须以某种方式压缩 所提供的信息，并在将其呈现为最终输出之前对其进行重构。 如果训练成功，则自动编码器将学习如何以其他但更紧凑的形式表示输入值。...第一行显示了随机图像，这些图像已一张一张地馈送到训练有素的自动编码器。下方的行显示了网络如何重建它们。...但是，由于自动编码器被迫尽可能地重建输入图像，因此它必须学习如何识别和表示其最有意义的功能。由于较小的细节通常会被忽略或丢失，因此可以使用自动编码器对图像进行降噪（如下所示）。...程序员可以完全控制网络的形状：多少层，每层多少个节点以及它们如何连接。网络的真实知识存储在连接节点的边缘中。每个边缘都有一个权重，找到使自动编码器像描述的那样工作的正确权重集是一个耗时的过程。
在现实世界中，模拟信号具有不断变化的值，这些值来自各种来源和传感器，可以测量声音，光，温度或运动，许多数字系统通过测量来自这些传感器的模拟信号与环境相互作用。...基本上，模数转换器在某一时刻获取模拟电压的快照，并产生表示该模拟电压的数字输出代码。用于表示该模拟电压值的二进制数字或位的数量取决于A/D转换器的分辨率。...2位模拟数字转换电路 这将为模拟输入的所有四个可能值提供一个2位输出代码: 式中:“X”为“不关心”，即逻辑“0”或逻辑“1”条件。那么这个模数转换器是如何工作的呢?...但由于输入D2比输入D0或D1具有更高的优先级，因此优先编码器输出二进制“2”(10)码，以此类推，当VIN超过3伏时，产生二进制“3”(11)码输出。...显然，当VIN在每个参考电压水平之间降低或变化时，每个比较器将输出一个HIGH或LOW条件到编码器，编码器反过来产生一个相对于VIN在00到11之间的2位二进制代码。
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。...不规则潜在空间的随机点可能会产生无意义的结果[source:Joseph Rocca] 由于自动编码器模型可以自由地编码潜在向量，潜在空间可能会有很多区域，其中的空白区域会产生随机/不可解释的输出，如图中的空白区域所示...CelebA数据集的潜在空间插值 但是VAE是如何将模型优化成这样的呢? ? 潜在空间 可变自动编码器以概率方式(分布)编码输入的潜在属性，而不是像普通的自动编码器那样以确定性方式(单值)编码。...普通的自动编码器将为潜属性提供一个值，但变分自动编码器将潜属性存储为属性的概率分布，如上面的右图所示。 ?...变量自动编码器(注意:在真实的训练中，我们不知道每个属性实际上代表什么，属性被标记为更容易理解) ? 现在，由于我们有了每个属性的概率分布，我们可以简单地从分布中抽取任何值来生成一个新的输出。
它们还可以学习如何实施许多小程序，每个程序捕获一块知识，并行运行，相互作用产生非常复杂的效果。 ? 但是，RNN的计算能力使得它们很难训练。由于梯度问题的爆发或消失，训练RNN相当困难。...每次我们记忆一次配置，我们都希望创造一个新的能量最小值。 但是，如果两个附近的最小值在一个中间位置呢?这限制了Hopfield网络的容量。那么我们如何增加Hopfield网络的容量？...它就像一个自动编码器，但它是通过在隐藏层中使用二进制活动来实现的。在最大可能的训练下，RBM不像自动编码器。我们可以用一堆浅层的自动编码器来代替RBM的堆叠。...压缩自动编码器在预训练中工作良好。这些代码往往具有这样的特性:只有一小部分隐藏单元对输入的变化敏感。 ? 简单地说，现在有许多不同的方法来对特性进行逐层预训练。...在传统的编程方法中，我们告诉计算机要做什么，将大问题分解成计算机可以轻松执行的许多小的，精确定义的任务。 相比之下，在神经网络中，我们不告诉计算机如何解决我们的问题。
通常，编码器与网络的其他部分一起训练，通过反向传播进行优化，以产生对于手头任务特别有用的编码。 就像在CNN中，所生成的1000维编码对于分类特别有用。...自动编码器的基本问题在于，它们将其输入转换成其编码矢量，其所在的潜在空间可能不连续，或者允许简单的插值。...▌变分自动编码器 ---- ---- 变分自动编码器（VAEs）具有一个独特的性质，可以将它们与vanilla自动编码器分离开来，正是这种特性使其在生成建模时非常有用：它们的潜在空间在设计上是连续的，允许随机采样和插值...为了强制做到这一点，我们在损失函数中引入Kullback-Leibler散度（KL散度[2]）。 两个概率分布之间的KL散度只是衡量它们相互之间有多大的分歧。...total_loss = K.mean(reconstruction_loss + kl_loss) return total_loss ▌矢量运算 ---- ---- 那么我们如何产生这些我们所说的平滑插值呢
又需要多大的改变呢？还有一个重要的问题：实现这种改变的计算强度如何？ 这是使用变分自动编码器的理想情况。...在该节中我们将研究fashion MNIST数据集。 自动编码器 传统自动编码器 自动编码器其实就是非常简单的神经结构。...从本质上看，可以把网络分成两个部分：编码器和解码器。 编码器函数用ϕ表示，该函数将原始数据X映射到潜在空间F中（潜在空间F位于瓶颈处）。解码器函数用ψ表示，该函数将瓶颈处的潜在空间F映射到输出函数。...收缩自动编码器 收缩编码器与前两个自动编码器的运行过程基本相同，但是在收缩自动编码器中，我们不改变结构，只是在丢失函数中添加一个正则化器。这可以被看作是岭回归的一种神经形式。...现在已经了解了传统自动编码器是如何运行的，接下来讨论变分自动编码器。变分自动编码器采用了一种从贝叶斯统计中提取的变分推理形式，因此会比前几种自动编码器稍微复杂一些。
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