Pertanyaan yang diberi tag «autoencoders»

Saya mencari di Google, Wikipedia, sarjana Google, dan banyak lagi, tetapi saya tidak dapat menemukan asal Autoencoder. Mungkin itu salah satu konsep yang berevolusi sangat lambat, dan tidak mungkin untuk melacak kembali titik awal yang jelas, tetapi saya masih ingin menemukan semacam ringkasan dari langkah-langkah utama perkembangan mereka. The bab …

13 neural-networks  autoencoders  history 

Sejauh yang saya tahu, kedua autoencoder dan t-SNE digunakan untuk pengurangan dimensi nonlinier. Apa perbedaan di antara mereka dan mengapa saya harus menggunakan satu versus yang lain?

12 neural-networks  deep-learning  dimensionality-reduction  autoencoders  tsne 

Ketika menerapkan autoencoder dengan jaringan saraf, kebanyakan orang akan menggunakan sigmoid sebagai fungsi aktivasi. Bisakah kita menggunakan ReLU saja? (Karena ReLU tidak memiliki batas pada batas atas, pada dasarnya berarti gambar input dapat memiliki pixel lebih besar dari 1, tidak seperti kriteria terbatas untuk autoencoder ketika sigmoid digunakan).

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  autoencoders 

Saya telah mengimplementasikan VAE dan saya perhatikan dua implementasi online berbeda dari divergensi KL gaussian univariat yang disederhanakan. Perbedaan asli sebagai per sini adalah Jika kita menganggap kami sebelumnya adalah unit gaussian yaituμ2=0danσ2=1, menyederhanakan ini ke KLloss=-log(σ1)+σ 2 1 +μ 2 1KL.l o s s= log( σ2σ1) + σ21+ ( …

10 inference  kullback-leibler  autoencoders  variational-bayes 

Jaringan Autoencoder tampaknya jauh lebih rumit daripada jaringan MLP classifier normal. Setelah beberapa upaya menggunakan Lasagne semua yang saya dapatkan dalam output yang direkonstruksi adalah sesuatu yang menyerupai yang terbaik, rata-rata buram dari semua gambar dari database MNIST tanpa perbedaan pada apa digit input sebenarnya. Struktur jaringan yang saya pilih …

9 machine-learning  neural-networks  dimensionality-reduction  unsupervised-learning  autoencoders 

Di CNN, kita akan mempelajari filter untuk menghasilkan peta fitur dalam lapisan convolutional. Dalam Autoencoder, unit tersembunyi tunggal setiap lapisan dapat dianggap sebagai filter. Apa perbedaan antara filter yang dipelajari dalam dua jaringan ini?

9 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  autoencoders 

Sebuah autoencoder variational (Vae) menyediakan cara belajar distribusi probabilitas yang berkaitan masukan representasi latennya . Secara khusus, encoder memetakan input ke distribusi pada . Encoder tipikal akan menampilkan parameter , mewakili distribusi Gaussian ; distribusi ini digunakan sebagai perkiraan kami untuk .p ( x , z)hal(x,z)p(x,z)xxxzzzeeexxxzzz( μ , σ) = …

9 neural-networks  deep-learning  autoencoders  variational-bayes 

Apakah mungkin untuk mencapai hasil terbaik dengan menggunakan back-propagation saja (tanpa pra-pelatihan )? Atau apakah semua pendekatan pemecahan rekor menggunakan beberapa bentuk pra-pelatihan? Apakah back-propagation saja cukup baik?

8 deep-learning  autoencoders  deep-belief-networks  pre-training 

Saya baru saja mulai menggunakan paket autoencoder di R. Input ke autoencode()fungsi termasuk lambda, beta, rho dan epsilon. Apa batasan untuk nilai-nilai ini? Apakah mereka berbeda untuk setiap fungsi aktivasi? Apakah parameter ini disebut "hyperparameters"? Dengan asumsi autoencoder yang jarang, apakah rho = .01 baik untuk fungsi aktivasi logistik dan …

8 neural-networks  optimization  deep-learning  deep-belief-networks  autoencoders