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稀疏编码 Sparse Coding

每个神经元对这些刺激的表达则采用了稀疏编码原则,将图像在边缘、线段、条纹等方面以稀疏编码的形式进行描述。 因而,稀疏编码的工作即找出类似边缘、线段、条纹等的这样一组基底,其思想和小波变换的基函数具有一定的相似性。 基于此,1988年,Michison明确提出了神经稀疏编码的概念,然后由牛津大学的E. T. 稀疏编码具有如下几个优点: 编码方案存储能力大 具有联想记忆能力 计算简便 使自然信号的结构更加清晰 编码方案符合生物进化普遍的能量最小经济策略,又满足电生理实验结论 应用: 稀疏编码将神经生理学方面对于视觉系统的研究成果 稀疏编码在盲源信号分离、语音信号处理、自然图像特征提取、图像去噪、模式识别等方面已经取得了许多研究成果。

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稀疏编码

稀疏编码器 对于稀疏编码器的损失函数,其与神经网络的损失函数一致,可以表示为: J J\left ( \mathbf{W},\mathbf{b} \right ) J(W,b) 则对于稀疏编码器 right ){f}'\left ( z_i^{(2)} \right ) δi(2)​=(j=1∑s2​​Wji(2)​δj(3)​)f′(zi(2)​) 则在稀疏编码器中的隐含层为 2)​)+1−ρ^​i​−(1−ρ)​⋅[−f′(zi(2)​)])=((∑j=1s3​​δj(3)​⋅Wji(2)​)+β(−ρ^​i​ρ​+1−ρ^​i​1−ρ​))⋅f′(zi(2)​)​ 对于稀疏编码器 )​+β(−ρ^​i​ρ​+1−ρ^​i​1−ρ​))f′(zi(2)​) 参考文献 [1] 英文版:UFLDL Tutorial [2] 中文版:UFLDL教程 [3] 《深度学习》学习笔记(一):稀疏编码

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    深度学习之自编码稀疏

    编码算法与 稀疏性 目前为止,我们已经讨论了神经网络在监督学习中的应用。在监督学习中,训练样本是有标签的。现在假设我们只有一个无类别标签的训练样本集合{x[^1], x[^2],... 自编码神经网络是一种无监督学习算法,它使用了反向传播算法,并让目标值等于输入值,比如 y[^i = x[^i]。下图是一个自编码神经网络的示例。 ? 具体来说,如果我们给隐藏神经元加入稀疏性限制,那么自编码神经网络即使在隐藏神经元数量较多的情况下仍然可以发现输入数据中一些有趣的结构。 稀疏性可以被简单地解释如下。 如果当神经元的输出接近于1的时候我们认为它被激活,而输出接近于0的时候认为它被抑制,那么使得神经元大部分的时间都是被抑制的限制则被称作稀疏性限制。这里我们假设的神经元的激活函数是sigmoid函数。 其中 J(W,b) 如之前所定义,而 β 控制稀疏性惩罚因子的权重。为了对相对熵进行导数计算,我们可以使用一个易于实现的技巧。( 这只需要在你的程序中稍作改动即可)。

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    深度学习算法原理——稀疏编码

    这个笔记主要分为以下几个部分: - 神经网络 - 自编码器与稀疏性 - Softmax回归 - 自我学习 - 深度网络 - 其他,如PCA 二、自编码器与稀疏性 1、自编码器 image.png 2、自编码器的特点 对于上述结构自编码器实际上完成了一个hW,b(x)≈x函数的学习的过程,本身可以说并没有什么意义,但是通过观察上述的结构中,我们发现在自编码器结果中,中间的隐含层,是从特征x提取出来 稀疏,即在隐含层的神经元上加入稀疏性的限制。 3、稀疏性约束 image.png 4、相对熵的概念 image.png ? image.png 5、稀疏编码器 image.png image.png 参考文献 英文版:UFLDL Tutorial 中文版:UFLDL教程 《深度学习》学习笔记(一):稀疏编码器(Sparse

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    深度学习算法原理——稀疏编码

    这个笔记主要分为以下几个部分: - 神经网络 - 自编码器与稀疏性 - Softmax回归 - 自我学习 - 深度网络 - 其他,如PCA 二、自编码器与稀疏性 1、自编码器 前面介绍了神经网络的基本结构 5、稀疏编码器 对于稀疏编码器的损失函数,其与神经网络的损失函数一致,可以表示为: J(W,b) J\left ( \mathbf{W},\mathbf{b} \right ) 则对于稀疏编码器 ^{(2)}=\left ( \sum_{j=1}^{s_2}W_{ji}^{(2)}\delta _j^{(3)} \right ){f}'\left ( z_i^{(2)} \right ) 则在稀疏编码器中的隐含层为 frac{ 1-\rho }{1-\hat{\rho }_i}\right ) \right )\cdot {f}'\left ( z_i^{(2)} \right ) \end{matrix} 对于稀疏编码器 } \right ) \right ){f}'\left ( z_i^{(2)} \right ) 参考文献 英文版:UFLDL Tutorial 中文版:UFLDL教程 《深度学习》学习笔记(一):稀疏编码

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    SLAM程序阅读(第8讲 稀疏直接法)

    本次阅读的程序为第八章的第2个程序direct_sparse.cpp,该程序实现了稀疏直接法进行位姿变换的计算。 首先来看一下程序的运行结果: ? 这里使用内联函数是为了提高程序的运行效率。 Measurement>& measurements, cv::Mat* gray, Eigen::Matrix3f& intrinsics, Eigen::Isometry3d& Tcw ); 这个函数声明则是本程序的重点 至于在这个程序中哪里能用上随机数,我们稍后会看到。 下面来看一下程序在RGBD数据集中的运行结果: ?

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    谷歌大脑深度学习从入门到精通视频课程:稀疏编码——定义

    (P2) 稀疏编码的定义。(P3-P8) 稀疏编码的例子解释。(P9 - P11) ? PPT 访问地址: http://geek.ai100.com.cn/wp-content/uploads/2017/04/8_01_definition.pdf 课程作业 重点理解稀疏编码的优化目标。

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    深度学习算法(第30期)----降噪自编码器和稀疏编码器及其实现

    上期我们一起学习了深度学习中的可视化自编码器和无监督预训练的相关知识, 深度学习算法(第29期)----可视化自编码器和无监督预训练 今天我们一起学一下降噪自编码器和稀疏编码器方面的知识。 往往提取好的特征的另外一种约束就是稀疏性,通过在损失函数中添加一个合适的项,使得自编码器努力去减少编码层中活跃的神经元。 为了支持稀疏模型,我们首先必须在每次训练迭代中计算编码层的实际稀疏度。 我们通过计算整个训练batch中,编码层中的每个神经元的平均激活情况来实现。 这里的训练batch不能太小,否则平均数不准确。 一旦我们计算了编码层中每一个神经元的稀疏损失,我们就可以把它们累加起来添加到损失函数中了。为了控制稀疏损失和重构损失的相对重要性,我们可以用稀疏权重这个超参数乘以稀疏损失。 稀疏编码器的TensorFlow实现 介绍完了稀疏编码器,我们一起看一下,在tensorflow中,它是如何实现的: def kl_divergence(p, q): return p *

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    用于特征空间语义词典学习的非负核稀疏编码算法。

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    教程 | 无监督学习中的两个非概率模型:稀疏编码与自编码

    一、稀疏编码(Sparse Coding) 1. 稀疏编码的概念 稀疏编码最早由 Olshausen 和 Field 于 1996 年提出,用于解释大脑中的初期视觉处理(比如边缘检测)。 其中 ank 的值大部分都为 0,所以称为「稀疏」。每一个数据向量都由稀疏线性权值与基的组合形式来表达。 2. 稀疏编码的训练 ? 为输入图像片段; ? 稀疏编码的测试过程 输入为一个新图像片段 x* , 和 K 个可学习的基; 输出为一个图像片段 x* 的稀疏表达 a(sparse representation)。 ? ? 下图为应用稀疏编码进行图像分类的相关实验结果,该实验是在 Caltech101 物体类别数据集中完成的,并且用经典的 SVM 作为分类算法。 ? 4. 稀疏编码的相关解释 ? 预测稀疏分解(Predictive Sparse Decomposition): ? 在训练过程中: ? 可以看到,这种结构在解码器部分加入了稀疏惩罚项(详见以上关于稀疏编码的内容)。 4.

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    谷歌大脑深度学习从入门到精通视频课程:稀疏编码——推理(ISTA算法)

    课程主要内容 回顾上一节的内容,介绍稀疏编码。(P2) 稀疏编码的推理。(P3-P6) ISTA算法解释。(P7 - P9) 用于稀疏编码推理的坐标下降(P10) ?

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    谷歌大脑深度学习从入门到精通视频课程:稀疏编码——参数更新(梯度下降)

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    谷歌大脑深度学习从入门到精通视频课程:稀疏编码——特征提取

    AI100 已经引入 Hugo Larochelle 教授的深度学习课程,会在公众号中推送,并且对视频中的 PPT 进行讲解。课后,我们会设计一系列的问题来巩...

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    无监督学习︱GAN 在 NLP 中遇到瓶颈+稀疏编码自学习+对偶学习

    . ---- 二、稀疏编码自学习——SelfTaughtLearning 本文来源:译文 | 从未标记数据中迁移学习 原文:http://robotics.stanford.edu/~rajatr 实验证明稀疏编码特征,或许与原始特征相结合,在大部分领域中都比只使用原始特征和PCA特征效果要好得多。 稀疏编码基向量从随机自然灰度图像块(14×14像素)学习得到。 延伸二:用条件对抗式自动编码器进行人脸老化、退龄 该代码是对论文《用条件对抗式自动编码器进行人脸老化、退龄》中算法的Tensorflow实现 数据库 · FGNET ·

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    用遗传算法函数最大值一:编码和适应值

    问题如下: 函数 f(x)=9×sin(5x)+8×cos(4x), x∈[5,10] 的最大值。 ,初始化子程序如下: function pop = initpop(popsize, chromlength)% 初始化种群,二进制编码% popsize input 种群规模% chromlength 下面的子程序将二进制编码转换成十进制: function rpop = decodebinary(pop)% 将二进制矩阵中的每一行转化为十进制数% pop input 二进制矩阵% rpop 最后,使用下面的子程序求出目标函数值: function [objvalue] = calobjvalue(pop, lx, ux)% 计算目标函数值,需根据实际情况重写% pop input 适应值 设f(x)为目标函数值,F(x)为适应值,这里采用下面的策略适应值,但是此方法并不适用于所有情况,需要需根据实际情况重写: 对于最小化问题: ? 对于最大化问题: ?

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    编码器 AE(AutoEncoder)程序

    1.程序讲解 (1)香草编码器 在这种自编码器的最简单结构中,只有三个网络层,即只有一个隐藏层的神经网络。它的输入和输出是相同的,可通过使用Adam优化器和均方误差损失函数,来学习如何重构输入。 在实际应用中,常用到两种正则自编码器,分别是稀疏编码器和降噪自编码器。 (5)稀疏编码器: 一般用来学习特征,以便用于像分类这样的任务。 稀疏正则化的自编码器必须反映训练数据集的独特统计特征,而不是简单地充当恒等函数。以这种方式训练,执行附带稀疏惩罚的复现任务可以得到能学习有用特征的模型。 还有一种用来约束自动编码器重构的方法,是对其损失函数施加约束。比如,可对损失函数添加一个正则化约束,这样能使自编码器学习到数据的稀疏表征。 与香草自编码器相比,这样操作后的数据表征更为稀疏

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    谷歌大脑深度学习从入门到精通视频课程:稀疏编码——参数更新(块坐标下降)

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