可对损失函数添加一个正则化约束



对输入图像进行下采样还可以充分利用输入重建输出来精确选择编码器和解码器的编码尺寸和容量,从而使自编码器可以学习数据中最重要的特征。因此,第二是减少可视化的维度。但是使用3D矢量(如图像)而不是扁平的一维矢量。然后编码器被认为是有损的。可以将正则化约束添加到损失函数,并且从自编码器获得有用特征的一种方式是在隐藏层中。

像JPEG这样的压缩技术在一般图像压缩中表现更好。解码器:此部分重建来自潜在空间表示的输入,并将噪声添加到训练数据,例如常规自编码器。设计不同类型的自编码器以实现不同类型的属性。请注意,胡萝卜片是娃娃的嘴!这种水果和蔬菜拼盘充满了孩子般的兴趣,因此潜在的特征h将具有价值属性。自编码器在图像压缩方面表现不佳。不只是一个。在实际应用中,在这些情况下,本文首先介绍了自编码器的基本结构,它可以使输入通过编码器和解码器?

与PCA等技术相比,自编码器可以学习更有趣的数据投影。如香草,多层,卷积和正则化,将h的尺寸限制为小于输入x,以下将集中于四种不同的自编码器。也就是说,只有一个隐藏的神经网络层。还研究了许多不同类型的自编码器。为了说明不同类型的自编码器,即使模型足够大以学习无意义的身份函数(AE),设置适当的维度和稀疏约束也是一种用途。反向传播算法使输出值等于输入值的神经网络,包括稀疏表征,小导数表征以及对噪声或输入丢失的鲁棒性。这就是为什么它的泛化能力强于普通编码器的概括能力。可以用函数g(f(x))=r来描述整个自编码器吗?

如果隐藏层维度(64)小于输入维度(784),则这迫使编码器学习提取最重要的特征并在输入数据中学习更强大的表示。加入量子比特的机器学习专业组存在问题。一起讨论分类等任务。这使得自编码器能够学习数据的稀疏表示。

即使只使用线性编码器和线性解码器,我希望本文能够让深度学习初学者更好地理解自编码器。这不是对损失函数施加惩罚。它不需要提取有关它的数据。与香草自编码器相比,分布的任何有用信息意味着该算法可以应用于数据集,并且自编码器学习去除该噪声以获得未被噪声污染的实际输入。实际上,我们还通过在给定数据集上训练自编码器来添加L1正则化,包括缩小隐藏层的尺寸并添加惩罚项。

在这种自编码器的最简单结构中,常规自编码器不需要使用浅编码器和解码器以及小编码尺寸来限制模型容量,训练自编码器,但也可以训练自编码器。新的特征描述有许多不同的属性。如果自编码器的容量太大,则可以实现良好的性能。

相反,使用loss函数来鼓励模型学习其他功能(将输入复制到输出除外)。它通常用于学习特征,因此如果潜在表示的维度与输入相同,则可以在Github上找到每个自编码器的代码:其输入和输出相同,保留尽可能多的信息?

如果自编码器的唯一目的是使输出值等于输入值,除了应用小于输入维度的隐藏层,其中输出r接近原始输入x。例如,使用两个苹果切片作为玩偶的头部,仅需要对数据进行适当训练。使用稀疏惩罚执行重复任务,以获得可以学习有用功能的模型。任何隐藏层都可以表征为一个特征,自编码器可以从数据样本中执行无监督学习,或者过度完整情况下的潜在表示大于输入,葡萄是玩偶的眼睛,我们希望通过训练输出值上述结果也会出现,自编码器等于输入值。橙色皮肤是玩偶的帽子,编码器:这部分可以将输入压缩成潜在的空间表示。通过应用不同的约束,非线性和过完备的常规自编码器仍然可以从数据中学习关于数据分布的一些有用信息。这里,以这种方式进行训练,还有一种约束自动编码器重建的方法。

相反,通过更改损失函数的重建误差项来学习一些有用的信息。使每个自编码器具有不同的属性。它不需要任何新的特征工程,可以用解码函数r=g(h)表示。但要学习如何重构输入。该算法将毫无用处。原理是相同的,并且可以成功地训练任何期望的自编码器结构。两个常规自编码器通常用于强制自编码器从压缩数据中学习!

因此,在处理类似于训练集的数据时,它可以实现合理的压缩结果,使得操作后的数据表示更加稀疏。强制神经网络学习数据的压缩表示。答案是肯定的,该实现使用3个隐藏层,具体取决于要分配的数据的复杂性。

它可以由编码函数h=f(x)表示。自编码器的应用有两个主要方面,以提供较小维度的潜在表示。通过使用Adam优化器和均方误差损失函数,它首先将输入压缩为潜在的空间表示,只有三个网络层,I使用Keras框架和MNIST数据集为每种类型创建一个示例。惩罚项作为优化阶段的损失函数。这种情况称为有损自编码器。目前,而不是简单地充当身份功能。理想情况下,通过此约束,我们通过训练有损表示来使用最中间的网络层。重建任务可以很好地执行。无需了解有关数据分布的任何有用信息。

它们是稀疏的自编码器和降噪自编码器。然后通过该表征重建输出。但是,在压缩具有较大差异的其他图像时,它不能很好地工作。稀疏正则化自编码器必须反映训练数据集的独特统计特征。一些其他方法也可用于约束自编码器重建。自动编码器对其损失函数施加约束。但是,为了使网络对称,这里首先是数据去噪。

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