Thống kê và dữ liệu lớn autoencoders

4

Sự khác biệt giữa các mạng thần kinh tích chập, máy Boltzmann bị hạn chế và bộ mã hóa tự động là gì?

Gần đây tôi đã đọc về học tập sâu và tôi bối rối về các điều khoản (hoặc nói công nghệ). Sự khác biệt giữa Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN), Máy Boltzmann bị hạn chế (RBM) và Tự động mã hóa?

123 neural-networks deep-learning conv-neural-network autoencoders rbm

7

Thủ thuật tái thông số cho VAE hoạt động như thế nào và tại sao nó quan trọng?

Làm thế nào để lừa reparameterization cho autoencoders biến phân (VAE) làm việc? Có một lời giải thích trực quan và dễ dàng mà không đơn giản hóa toán học cơ bản? Và tại sao chúng ta cần 'mánh khóe'?

57 mathematical-statistics autoencoders variational-bayes generative-models

4

Sự khác biệt giữa PCA và autoencoder là gì?

Cả PCA và autoencoder đều có thể thực hiện giảm dân số, vậy sự khác biệt giữa chúng là gì? Trong tình huống nào tôi nên sử dụng cái này hơn cái khác?

56 machine-learning pca neural-networks autoencoders

4

Sự khác biệt giữa mã hóa thưa thớt và bộ mã hóa tự động là gì?

Mã hóa thưa thớt được định nghĩa là học một tập các vectơ cơ sở quá hoàn chỉnh để biểu diễn các vectơ đầu vào (<- tại sao chúng ta muốn điều này). Sự khác biệt giữa mã hóa thưa thớt và bộ mã hóa tự động là gì? Khi …

35 machine-learning neural-networks unsupervised-learning deep-learning autoencoders

3

Đào tạo trước trong mạng lưới thần kinh tích chập sâu?

Có ai nhìn thấy bất kỳ tài liệu về đào tạo trước trong mạng lưới thần kinh tích chập sâu? Tôi chỉ thấy đào tạo trước không được giám sát trong bộ tự động mã hóa hoặc máy Boltzman bị hạn chế.

33 machine-learning neural-networks deep-learning conv-neural-network autoencoders

3

Xây dựng bộ mã hóa tự động trong Tensorflow để vượt qua PCA

Hinton và Salakhutdinov trong việc giảm kích thước dữ liệu với mạng nơ ron, Science 2006 đã đề xuất một PCA phi tuyến tính thông qua việc sử dụng bộ mã hóa tự động sâu. Tôi đã cố gắng xây dựng và huấn luyện bộ mã hóa tự động PCA …

31 pca python deep-learning tensorflow autoencoders

2

Làm thế nào để giảm cân KLD so với mất tái thiết trong bộ mã hóa tự động đa dạng

trong gần như tất cả các ví dụ mã mà tôi đã thấy về VAE, các hàm mất được định nghĩa như sau (đây là mã tenorflow, nhưng tôi đã thấy tương tự đối với theano, đèn pin, v.v. Nó cũng là một mạng lưới, nhưng điều đó cũng không …

26 machine-learning deep-learning tensorflow autoencoders variational-bayes

1

Bộ biến đổi tự động biến đổi là gì và chúng được sử dụng cho các nhiệm vụ học tập nào?

Theo này và này câu trả lời, autoencoders dường như là một kỹ thuật mà sử dụng mạng thần kinh để giảm kích thước. Ngoài ra, tôi cũng muốn biết bộ giải mã tự động biến đổi là gì (sự khác biệt / lợi ích chính của nó so với …

24 machine-learning bayesian deep-learning autoencoders variational-bayes

2

Trình tự động không thể tìm hiểu các tính năng có ý nghĩa

Tôi có 50.000 hình ảnh như hai cái này: Chúng mô tả đồ thị của dữ liệu. Tôi muốn trích xuất các tính năng từ những hình ảnh này vì vậy tôi đã sử dụng mã tự động mã hóa được cung cấp bởi Theano (deeplearning.net). Vấn đề là, những …

24 machine-learning neural-networks feature-construction rbm autoencoders

3

Kiến trúc của một bộ tự động tích chập xếp chồng lên nhau là gì?

Vì vậy, tôi đang cố gắng thực hiện sơ bộ về hình ảnh của con người bằng cách sử dụng lưới chập. Tôi đọc các giấy tờ ( Paper1 và Paper2 ) và liên kết stackoverflow này , nhưng tôi không chắc là tôi hiểu cấu trúc của lưới (nó …

23 neural-networks deep-learning autoencoders deep-belief-networks

4

Khi nào tôi nên sử dụng bộ mã hóa tự động thay đổi so với bộ mã hóa tự động?

Tôi hiểu cấu trúc cơ bản của bộ mã hóa tự động biến đổi và bộ mã hóa tự động (xác định) thông thường và toán học đằng sau chúng, nhưng khi nào và tại sao tôi lại thích một loại bộ mã hóa tự động hơn loại kia? Tất …

19 deep-learning autoencoders variational-bayes

1

Chức năng mất cho bộ tự động

Tôi đang thử nghiệm một bộ tạo tự động bit, và với tenorflow tôi đã tạo ra một mô hình cố gắng xây dựng lại bộ dữ liệu MNIST. Mạng của tôi rất đơn giản: X, e1, e2, d1, Y, trong đó e1 và e2 là các lớp mã hóa, …

19 mse autoencoders tensorflow cross-entropy

3

Tại sao chúng ta cần autoencoder?

Gần đây, tôi đang nghiên cứu về autoencoders. Nếu tôi hiểu chính xác, bộ mã hóa tự động là một mạng thần kinh nơi lớp đầu vào giống hệt với lớp đầu ra. Vì vậy, mạng lưới thần kinh cố gắng dự đoán đầu ra bằng cách sử dụng đầu …

17 neural-networks autoencoders

1

Năng lực của điểm số của một mô hình học máy là gì?

Tôi đang nghiên cứu Hướng dẫn này về Bộ biến đổi tự động biến đổi của Carl Doersch . Trong trang thứ hai có ghi: Một trong những khung phổ biến nhất như vậy là Bộ biến đổi tự động biến đổi [1, 3], chủ đề của hướng dẫn này. …

15 machine-learning deep-learning autoencoders variational-bayes

1

Có sự khác biệt nào giữa việc đào tạo một bộ mã hóa tự động xếp chồng và mạng lưới thần kinh 2 lớp không?

Giả sử tôi đang viết một thuật toán để xây dựng bộ mã hóa tự động xếp chồng 2 lớp và mạng nơ ron 2 lớp. Chúng là những thứ giống nhau hay khác biệt? Điều tôi hiểu là khi tôi xây dựng một bộ mã hóa tự động xếp …

14 neural-networks deep-learning autoencoders

Câu hỏi được gắn thẻ «autoencoders»