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构建用于参数预测的自动编码器网络
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我是机器学习领域的新手。我在第一列中有一个1d信号及其对应的频率mean_amplitude，在文件的第二列中保存了一个时间:这些是用于监督训练的输入-输出对，即对于测试的1d信号，我需要输出频率mean_amplitude和时间6.034000879999999677e-13-0.000000000000000000e+00
-0.000000000000000000e+00 以类似的方式，我在附加的目录中保存了1
浏览 22提问于2021-10-25得票数 0
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我是深度学习领域的新手，我正在尝试构建一个编码器。tokens.' % len(Inputindex))
print('Found %s unique words.' % len(Inputcount)) 这就是我到目前为止所拥有的，我想知道如何使用手头的数据并构建一个编码器来接收这些数据
浏览 26提问于2020-07-24得票数 0
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我正在尝试建立一个预测模型，最初我做了变分自动编码器，并将特征从2100减少到64。现在有(5000×64)个样本用于训练，(2000×64)个样本用于测试，我试图建立一个完全前馈或MLP网络，但结果是，当我的平均绝对误差达到161时，它不会下降。我试着改变所有的超参数和隐藏层，但是没有用。
有没有人能告诉我原因是什么以及我如何克服这个问题？
浏览 3提问于2016-01-11得票数 0
我使用自动编码器对数据进行预训练，并将输入数据规范化并传递给自动编码器。因此，自动编码器最终将减少功能的数量。我的问题是，在进入完整的馈送网络之前，我
浏览 0提问于2016-01-08得票数 0
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我使用Python和Tensorflow构建了一个自动编码器。为了构建自动编码器，我使用了Tensorflow教程，介绍如何构建自动编码器来读取手写数字上的MNIST数据集。我用它来寻找CGRA组合的特性。
到目前为止，我对“自动编码器代码”进行了结构调整，使其能够在自己的数据上使用。我找到了一些特性，并且已经成功地重建了输入，直到出现了某种错误
浏览 0提问于2017-01-31得票数 2
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我正在构建神经网络，使用去噪堆叠自动编码器。我训练自动编码器，然后将权重矩阵W，复制/初始化/克隆它的值到新的变量中，用于监督优化。我怎么能做这种事？.initialized_value()不适用于我:/
浏览 1提问于2016-01-25得票数 3
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是否有可能预测特定输出的"Keras神经网络“的输入？
例如，我有一个具有28输入和3输出的数据集。所以，我在Keras训练过模型，效果很好。现在，我必须在输出中输入特定的值，我必须预测输出的输入是什么。
浏览 2提问于2020-03-11得票数 0
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我想比较CNN和自动编码器在caffe中的性能。我完全熟悉cnn在咖啡馆，但我想是自动编码器也有deploy.prototxt文件？使用这两个模型而不是使用架构有什么不同吗？
浏览 0提问于2016-03-30得票数 2
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是否有在结构化数据中执行聚类的深度学习文献/参考资料？我知道这可以使用Kmeans，GMM等来完成，但是有没有可能使用深度神经网络等来完成聚类分析呢？谢谢。
浏览 0提问于2019-02-01得票数 0
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我刚开始深造，对完全连接的网络感到困惑。一个具有多个隐藏层的自动编码器是一种深度神经网络(DNN)吗？DNN总是完全连通的吗？假设一个包含三个隐藏层的自动编码器网络是使用H2O R包构建的，您如何知道您构建的自动编码器网络是否完全连接？
浏览 0提问于2018-08-07得票数 2
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如何设计自动编码器体系结构
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我想构建一个自动编码器(CNN)来学习我的数据的表示。参考架构是否像ResNet/Inception之类的？如果没有，我应该手动设计层吗？转换学习/微调是否适用于自动编码器(还是从零开始训练
浏览 0提问于2018-09-10得票数 5
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受限玻尔兹曼机-重构
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我读了一些关于受限玻尔兹曼机器的文章。对这些机器的重建能力进行了测试。我知道训练是如何工作的，但不知道重建是如何进行的。有人能给我一些提示吗？
浏览 1提问于2010-11-05得票数 4
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目前，我正在尝试构建一个自动编码器，用于检测时间序列数据中的异常。我的方法基于本教程：使用普通的MLP网络，您可以有一个用于时间序列的网络和一个用于元数据的<
浏览 22提问于2021-04-18得票数 0
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正确设置堆叠式自动编码器
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我试图在Keras (tf.keras)中构建一个堆叠的自动编码器。叠层并不是指deep。我为Keras找到的所有例子都是生成例如3个编码器层，3个解码器层，他们训练它，并称之为一天。然而，训练叠层自动编码器的正确方法似乎是本文所描述的方法：。
我
浏览 3提问于2018-09-07得票数 20
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我正在尝试开发一个基于深入学习的入侵检测系统。
我们模拟了一个正常的网络流量，并在CSV文件(网络数据包字段的数值数据集(IP源、端口等)中编写。但是我没有异常(恶意)数据包来训练神经网络。我搜索了类似的问题，我发现自动编码器是一种很好的无监督学习方法，但问题是我对深入学习很陌生，我只找到了这个示例，他们在图像数据集上使用自动编码器。我希望在数值CSV数据集中使用自动编码器
浏览 5提问于2017-05-02得票数 2
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在变分自动编码器中，z不能直接从自动编码器的输出中采样，因为网络是不可微的。相反，我们必须从正态分布中采样谁的参数是自动编码器，mu和stddev的输出。因此，我无法理解网络是如何不可区分的(假设我们采用z= mu + srd)。所以重新参数化对我来说还不清楚。
任何帮助都将不胜感激！！
浏览 0提问于2017-07-31得票数 0
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我在DL4J文档中找不到任何完整的自动编码器示例。我看到了一个很好的关于自动编码器的通用描述，只有一小段MultiLayerConfiguration的代码，但代码并不完整。是否有任何完整的示例，其中数据集被加载，预处理，然后插入到网络中，并生成预测？例如，使用数据集或任何其他数据集的示例。谢谢。
浏览 3提问于2018-02-27得票数 0
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我的理解是，对于某些类型的seq2seq模型，您需要训练编码器和解码器，然后将编码器放在一边，只使用解码器进行预测。例如，优步的seq2seq时间序列预测模型：现在，我正试图在Keras中实现这个to版本。这是普通LSTM的Keras代码：model = Sequential()
model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape= x_input
浏览 0提问于2019-07-27得票数 4
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