欠完备自编码器

自编码器(autoencoder)是神经网络的一种,经过训练后能尝试将输入复制到输出。从自编码器获得有用特征的一种方法是限制 h 的维度比 x 小,这

正则自编码器 编码维数小于输入维数的欠完备自编码器可以学习数据分布最显著的特征。我们已经知道,如果赋予这类自编码器过大的容量,它就不能学到任何有用的信息。如果隐藏编码的维数允许与输入相等,或隐藏编码维数大于输入的 过完备

正则自编码器使用的损失函数可以鼓励模型学习其他特性,并非将输入复制到输出。中文名 正则自编码器 领域 深度学习 目录 1 提出背景 2 定义 3 原理 正则自编码器提出背景 编辑 语音 编码维数小于输入维数的欠完备自编码器可以学习

3.5 自编码器59 3.5.1 欠完备自编码器59 3.5.2 正则化自编码器60 3.6 深度神经网络的训练61 3.6.1 梯度下降61 3.6.2 反向传播62 3.6.3 预防过拟合64 3.7 小结65 3.8 扩展阅读65 第2 篇模型方法 第4 章图

第8 章 自编码器 173 8.1 自编码算法 174 8.2 欠完备自编码器 175 8.3 数据集 175 8.4 基本自编码器 177 8.4.1 自编码器的初始化 177 8.4.2 AutoEncoder 类 178 8.4.3 应用于MNIST 数据集的基本自编码

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