自動編碼器（Autoencoder）

autoencoder是一種無監督的學習演算法，主要用於資料的降維或者特徵的抽取，在深度學習中，autoencoder可用於在訓練階段開始前，確定權重矩陣w的初始值。**或參考：自動編碼器（autoencoder）

對於多層神經網路的引數初始化問題，我們可以依次對每一層進行autoencoder。如下圖所示，具體做法是首先按照上述方法確定第一層的權重引數，然後固定第一層的引數，對第二層的引數進行訓練，以此類推，直到得到所有權重值。

自動編碼器

自動編碼器基本概念 自動編碼器 autoencoder 是神經網路的一種,一般來講自動編碼器包括兩部分 編碼器和解碼器,編碼器和解碼器相互串聯合作,實現資料的降維或特徵學習,現在也廣泛用於生成模型中.在深度學習中，autoencoder可用於在訓練階段開始前，確定權重矩陣的初始值.左側為encode...

自動編碼器（Autoencoder）

autoencoder是一種無監督的學習演算法，主要用於資料的降維或者特徵的抽取，在深度學習中，autoencoder可用於在訓練階段開始前，確定權重矩陣 w 的初始值。神經網路中的權重矩陣 w可看作是對輸入的資料進行特徵轉換，即先將資料編碼為另一種形式，然後在此基礎上進行一系列學習。然而，在對權重...

五 自動編碼器

1 自動編碼器的基本思想 直接用乙個單層或者多層神經網路對輸入資料進行對映，得到輸出向量，作為從輸入資料中提取出的特徵 核心問題 怎麼設定訓練目標 解決思路 編碼器 解碼器框架 2 網路結構 編碼器 將輸入資料對映為特徵向量 解碼器 將特徵向量對映回輸入向量，重構 3 損失函式 損失函式定義為重構誤...