第二十章：总结思考 原文：www.bookstack.cn/read/th-fastai-book/cedc7ab42349d210.md 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 恭喜！...创建博客 原文：www.bookstack.cn/read/th-fastai-book/a54eca534010f193.md 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 在第二章中，我们建议您可能希望尝试博客作为帮助消化您正在阅读和练习的信息的一种方式...要开始，请将浏览器指向https://github.com/fastai/fast_template/generate（确保您已登录）。这将允许您创建一个存储博客的地方，称为存储库。...你甚至可以让其他人访问和修改你的博客，他们的更改和你的更改将在下次同步时自动合并。 为了使这个工作起效，你需要在你的计算机上安装一个叫做GitHub 桌面的应用程序。...数据项目清单 原文：www.bookstack.cn/read/th-fastai-book/b8ffc03c29b9fdcd.md 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 创建有用的数据项目远不止培训准确的模型
它有一个过程可以从数据中自动获取标签，这个任务并不是微不足道的：为了正确猜测句子中的下一个单词，模型将必须发展对英语（或其他语言）的理解。...语言模型数据加载器创建 fastai 提供了一个LMDataLoader类，它会自动处理创建一个依赖变量，该变量与独立变量相差一个标记。...使用 DataBlock 的语言模型 当TextBlock传递给DataBlock时，fastai 会自动处理标记化和数值化。...不包括最终层的模型称为编码器。我们可以使用 save_encoder 来保存它： learn.save_encoder('finetuned') 术语：编码器 不包括任务特定的最终层。...当应用于视觉 CNN 时，这个术语与“主体”几乎意思相同，但在 NLP 和生成模型中更常用“编码器”。 这完成了文本分类过程的第二阶段：微调语言模型。
第三章：数据伦理 原文：www.bookstack.cn/read/th-fastai-book/9bc6d15b4440b85d.md 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 正如我们在第一章和第二章中讨论的...甚至在计算机视觉中也会出现种族偏见，正如 Twitter 上一位 Google 照片用户分享的自动分类照片的例子所示，见图 3-8。 图 3-8。...自动图像标记仍然存在许多问题，我们正在研究如何防止将来发生这类错误。” 不幸的是，当输入数据存在问题时，修复机器学习系统中的问题是困难的。...ImageNet 中的大多数图像来自哪里？ 在论文“机器学习是否自动化道德风险和错误？”中，为什么鼻窦炎被发现与中风有关？ 代表性偏见是什么？ 在决策方面，机器和人有何不同？...所以让我们下载一个包含这些数字图像的 MNIST 样本： path = untar_data(URLs.MNIST_SAMPLE) 我们可以使用ls来查看此目录中的内容，这是 fastai 添加的一个方法
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 什么是自动编码器？ 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。...实际上，自动编码器是一组约束，迫使网络学习表示数据的新方法，而不仅仅是复制输出。 典型的自动编码器定义有输入，内部表示和输出（输入的近似值）。学习发生在附加到内部表示的层中。...去噪自动编码器的想法是为图像添加噪声，迫使网络学习数据背后的模式。 另一个有用的自动编码器系列是变分自动编码器。这种类型的网络可以生成新图像。...想象一下，你用一个男人的形象训练一个网络; 这样的网络可以产生新的面孔。 使用TensorFlow构建自动编码器 在本教程中，您将学习如何构建堆叠自动编码器以重建图像。
深度学习算法中的自动编码器（Autoencoders）简介自动编码器（Autoencoders）是一种无监督学习算法，在深度学习领域中被广泛应用。...在训练过程中，自动编码器通过最小化重构误差来学习有效的表示。 自动编码器的基本结构可以分为两类：全连接自动编码器和卷积自动编码器。全连接自动编码器由多个全连接层组成，适用于处理结构化数据。...应用领域特征提取自动编码器可以用作特征提取器，在无监督的情况下学习数据的低维表示。通过训练自动编码器，可以将高维输入数据映射到低维的特征空间，从而提取出数据中的重要特征。...通过合理设计和训练自动编码器，我们可以从数据中挖掘出有用的信息，为后续的机器学习任务提供更好的输入。...希望本文能够帮助读者理解自动编码器在深度学习中的作用和应用。如果你对自动编码器感兴趣，可以进一步学习和尝试不同的变体和扩展，探索更多的应用场景。
学习目标 目标 了解自动编码器作用 说明自动编码器的结构 应用 使用自动编码器对Mnist手写数字进行数据降噪处理 5.2.1 自动编码器什么用 自编码器的应用主要有两个方面 数据去噪...进行可视化而降维 自编码器可以学习到比PCA等技术更好的数据投影 5.2.1 什么是自动编码器(Autoencoder) 5.2.1.1 定义 自动编码器是一种数据的压缩算法，一种使用神经网络学习数据值编码的无监督方式...5.2.1.2 原理作用案例 搭建一个自动编码器需要完成下面三样工作： 搭建编码器 搭建解码器 设定一个损失函数，用以衡量由于压缩而损失掉的信息。...编码器和解码器一般都是参数化的方程，并关于损失函数可导，通常情况是使用神经网络。...plt.imshow(x_test_noisy[i].reshape(28, 28)) 5.2.5 总结 掌握自动编码器的结构 掌握正则化自动编码器结构作用
回想一下第四章中提到的，优化器要求能够从模块的parameters方法中获取模块的所有参数。然而，这并不是完全自动发生的。...这个类不添加任何功能（除了自动为我们调用requires_grad_）。...没有什么比亲自动手实践并获得实时反馈来帮助您提高技能。...正如我们在第八章中看到的，在神经网络中，处理分类变量的一个很好的方法是使用嵌入。为了创建嵌入，fastai 需要确定哪些列应该被视为分类变量。...它通过比较变量中不同级别的数量与 max_card 参数的值来实现这一点。如果较低，fastai 将把该变量视为分类变量。
当我们从预训练网络创建模型时，fastai 会自动为我们冻结所有预训练层。...我们可以传递freeze_epochs告诉 fastai 在冻结时训练多少个周期。它将自动为大多数数据集更改学习率。 在这种情况下，我们没有从更深的模型中看到明显的优势。...（如果您没有向Normalize转换传递任何统计数据，fastai 将自动从您的数据的一个批次中计算出它们。）...在之前的章节中，我们不必处理归一化，因为通过cnn_learner使用预训练模型时，fastai 库会自动添加适当的Normalize转换；模型已经使用Normalize中的某些统计数据进行了预训练（通常来自...当我们使用随机裁剪时，fastai 将自动为验证集使用中心裁剪——也就是说，它将选择图像中心的最大正方形区域，而不会超出图像的边缘。 这通常会带来问题。
我们的顶部边缘是黑色的，底部边缘是白色的（因为它们是顶部边缘的相反）。现在我们的图像中也包含负数，matplotlib已自动更改了我们的颜色，使得白色是图像中最小的数字，黑色是最高的，零显示为灰色。...U-Net 的一个挑战是确切的架构取决于图像大小。fastai 有一个独特的DynamicUnet类，根据提供的数据自动生成合适大小的架构。...splitter是一个告诉 fastai 库如何将模型分成参数组的函数。这些在幕后用于在进行迁移学习时仅训练模型的头部。 这里我们想要两个参数组：一个用于编码器，一个用于头部。...在这种情况下，我们不需要一个“元”字典，因为我们没有这么多种类的体系结构需要在主体中支持。我们只需要选择语言模型中的堆叠 RNN 作为编码器，这是一个单独的 PyTorch 模块。...这是由 fastai 库在创建我们的DataLoaders时在幕后自动完成的。 表格 最后，让我们看看fastai.tabular模型。
这个简短陈述中嵌入了一些强大的概念： “权重分配”的想法 每个权重分配都有一些“实际表现”的事实 要求有一种“自动手段”来测试该性能 需要一个“机制”（即，另一个自动过程）来通过改变权重分配来提高性能...Transform包含在训练期间自动应用的代码；fastai 包含许多预定义的Transform，添加新的Transform就像创建一个 Python 函数一样简单。...例如，让我们谈谈对于自动驾驶汽车至关重要的一点：在图片中定位物体。如果自动驾驶汽车不知道行人在哪里，那么它就不知道如何避开！创建一个能够识别图像中每个单独像素内容的模型被称为分割。...计算机现在可以生成文本，自动从一种语言翻译到另一种语言，分析评论，标记句子中的单词等等。...驱动系统方法 考虑自动驾驶汽车中的模型：您希望帮助汽车安全地从 A 点驾驶到 B 点，而无需人为干预。
由于每个梯度都会自动填充到正确的张量中，我们不需要将这些_grad函数的结果存储在任何地方——我们只需要按照前向传递的相反顺序执行它们，以确保在每个函数中out.g存在： def forward_and_backward...dim=-1) tensor([[7.3566e-07, 1.0000e+00]], device='cuda:0') 我们知道 0（对于 False）是“狗”，因为在 fastai 中类别会自动排序...回想一下，在第八章中我们说Parameter类“没有添加任何功能（除了自动调用requires_grad_）。它只用作一个‘标记’，以显示要包含在parameters中的内容。”...，我们可以用如此少的代码实现 fastai 的Learner中的所有关键思想！...从 fastai（或任何其他库）中挑选几个您感兴趣的特性，并使用本章中创建的对象实现它们。 选择一篇尚未在 fastai 或 PyTorch 中实现的研究论文，并使用本章中创建的对象进行实现。
https://www.tensorflow.org/install 在深入研究代码之前，首先讨论一下自动编码器是什么。 自动编码器 处理机器学习中的大量数据，这自然会导致更多的计算。...但是可以选择对模型学习贡献最大的数据部分，从而减少计算量。选择数据重要部分的过程称为特征选择，它是自动编码器的用例之一。 究竟什么是自动编码器？...而不是找到函数映射的功能 x到其相应的值或标签y，它的目的是找到函数映射功能x本身x。 自动编码器内部会发生什么。用一个自动编码器的图形说明。 ?...从上图可以看出，自动编码器由两部分组成：（1）学习数据表示的编码器，即数据的重要特征z，以及（2）基于其如何根据其思想z重建数据的解码器结构化。 确定自动编码器想要找到将x映射到x的函数。...可以做很多事情来改善这个结果，例如添加更多层和/或神经元，或者使用卷积神经网络架构作为自动编码器模型的基础，或者使用不同类型的自动编码器。 总结 自动编码器对降低维数非常有用。
自动编码器 前言的故事其实就是类比自动编码器 (autoencoder)，D.Coder 音译为 encoder，即编码器，做的事情就是将图片转成坐标，而 N.Coder 音译为 decoder，即解码器...故事归故事，让我们看看自动编码器的严谨描述，它本质上就是一个神经网络，包含： 一个编码器 (encoder)：用来把高维数据压缩成低维表征向量。...在 AutoEncoder 类里面定义 _build() 函数，构建编码器和解码器并将两者相连，代码框架如下 (后三小节会逐个分析)： 接下两小节我们来一一剖析自动编码器中的编码模型和解码模型。...---- 总结 自动编码器只需要特征不需要标签，是一种无监督学习的模型，用于重建数据。...这个自编码器框架是好的，那么我们应该如何解决这三个缺陷能生成一个强大的自动编码器。这个就是下篇的内容，变分自动编码器 (Variational AutoEncoder, VAE)。
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。...本文将会讲述自动编码器的基本原理以及常用的自动编码器模型：堆栈自动编码器(StackedAutoencoder)。...自动编码器原理 自动编码器的基本结构如图1所示，包括编码和解码两个过程： ? 图1自动编码器的编码与解码 自动编码器是将输入 ? 进行编码，得到新的特征 ? ，并且希望原始的输入 ?...有时候，我们还会给自动编码器加上更多的约束条件，去噪自动编码器以及稀疏自动编码器就属于这种情况，因为大部分时候单纯地重构原始输入并没有什么意义，我们希望自动编码器在近似重构原始输入的情况下能够捕捉到原始输入更有价值的信息...堆栈自动编码器 前面我们讲了自动编码器的原理，不过所展示的自动编码器只是简答的含有一层，其实可以采用更深层的架构，这就是堆栈自动编码器或者深度自动编码器，本质上就是增加中间特征层数。
Autoencoder autoencoder是一种无监督的学习算法，主要用于数据的降维或者特征的抽取，在深度学习中，autoencoder可用于在训练阶段开始前，确定权重矩阵 W W的初始值。...神经网络中的权重矩阵 W W可看作是对输入的数据进行特征转换，即先将数据编码为另一种形式，然后在此基础上进行一系列学习。...然而，在对权重初始化时，我们并不知道初始的权重值在训练时会起到怎样的作用，也不知道在训练过程中权重会怎样的变化。...因此一种较好的思路是，利用初始化生成的权重矩阵进行编码时，我们希望编码后的数据能够较好的保留原始数据的主要特征。那么，如何衡量码后的数据是否保留了较完整的信息呢？...该过程可以看作是对输入数据的压缩编码，将高维的原始数据用低维的向量表示，使压缩后的低维向量能保留输入数据的典型特征，从而能够较为方便的恢复原始数据。
实际上，如果我们从不完整的自动编码器中删除所有非线性激活并仅使用线性层，我们将不完整的自动编码器简化为与 PCA 同等工作的东西。...用于训练不完全自动编码器的损失函数称为重建损失，因为它检查了图像从输入数据中重建的程度。...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。...从训练的潜在分布中采样并将结果提供给解码器可能会导致在自动编码器中生成数据。 通过训练变分自动编码器生成的 MNIST 数字示例如下所示： 自动编码器的应用 1....与 VAE 和 DAE 相比，像不完整的自动编码器和稀疏自动编码器这样的自动编码器在计算机视觉中没有大规模的应用，自 2013 年提出以来仍在工作中使用（由 Kingmaet 等人提出）。
图片的自动编码很容易就想到用卷积神经网络做为编码-解码器。在实际的操作中， 也经常使用卷积自动编码器去解决图像编码问题，而且非常有效。 下面通过**keras**完成简单的卷积自动编码。...编码器有堆叠的卷积层和池化层(max pooling用于空间降采样)组成。 对应的解码器由卷积层和上采样层组成。...backend as K import os ## 网络结构 ## input_img = Input(shape=(28,28,1)) # Tensorflow后端， 注意要用channel_last # 编码器部分...觉得应该不错的，竟然考差了，它估计写了个随机数吧。...plt.gray() ax.get_xaxis().set_visible(False) ax.get_yaxis().set_visible(False) plt.show() 以上这篇keras自动编码器实现系列之卷积自动编码器操作就是小编分享给大家的全部内容了
[](http://qiniu.aihubs.net/Screenshot -158.png) 2.加载FastAI库 在下面的代码片段中，我们将导入fastAI库。...from fastai.vision import * from fastai.metrics import error_rate, accuracy 3.定制数据集 在下面的代码片段中，你还可以尝试使用自定义数据集...4.加载预训练的深度学习模型 在下面的代码片段中，我们将导入VGG-19 batch_normalisation模型。我们将把它作为fastAI的计算机视觉学习模块的一个实例。...6.利用模型进行预测 在下面的代码片段中，我们可以通过在test_your_image中给出图像的路径来测试我们自己的图像。...结论 在上面的演示中，我们使用带TPU的fastAI库和预训练VGG-19模型实现了一个多类的图像分类。在这项任务中，我们在对验证数据集进行分类时获得了0.99的准确率。
引言随着深度学习的发展，自动编码器（Autoencoders）成为了一种重要的无监督学习算法。...其中，变分自动编码器（Variational Autoencoders，VAEs）作为一种特殊类型的自动编码器，在生成模型、数据压缩和特征学习等领域取得了很大的成功。...本文将介绍变分自动编码器的原理和应用，并探讨其在深度学习中的重要性。变分自动编码器的原理变分自动编码器是一种生成模型，由编码器和解码器组成。其主要目标是学习数据的潜在分布，从而能够生成新的样本。...变分自动编码器的应用变分自动编码器在深度学习中有广泛的应用。以下是一些常见的应用领域：生成模型VAEs作为生成模型，可以用于生成新的样本。...变分自动编码器的挑战和发展方向尽管变分自动编码器在深度学习中取得了很大的成功，但仍然存在一些挑战和改进的方向。其中一些包括：训练的稳定性VAEs的训练过程常常面临着训练不稳定和收敛困难的问题。
Fastai的变换系统在应用时自动随机化每个变换的精确参数。 #Grab file path to cifar dataset....在下面的图像中，颜色对应于预测的类别，并且标记大小与预测置信度成反比（较小的标记更有信心）。如标记尺寸所示，未锐化模型具有很多不确定性，尤其是在簇的边缘周围，而锐化模型在其预测中更加自信。...增加标记批次以生成新的训练批次。 在未标记的批次中增加每个图像K次，以产生总共批量大小* K个新的未标记示例。 对于未标记批次中的每个原始图像，将K个扩充版本传递给模型。...通过将mixup应用于集合X和| X |来形成集合X' W.的例子 表格设置U'通过应用mixup来设置U和W中未在步骤8中使用的示例。...此实现中的一个时期是一次遍历整个未标记的数据集。
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