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自动编码器及其变种

三层网络结构:输入层,编码层(隐藏层),解码层。   训练结束后,网络可由两部分组成:1)输入层和中间层,用这个网络对信号进行压缩;2)中间层和输出层,用这个网络对压缩的信号进行还原。图像匹配就可以分别使用,首先将图片库使用第一部分网络得到降维后的向量,再讲自己的图片降维后与库向量进行匹配,找出向量距离最近的一张或几张图片,直接输出或还原为原图像再匹配。   该网络的目的是重构其输入,使其隐藏层学习到该输入的良好表征。其学习函数为 h(x)≈x h ( x ) ≈ x h(x) \approx x。但如果输入完全等于输出,即 g(f(x))=x g ( f ( x ) ) = x g(f(x)) = x,该网络毫无意义。所以需要向自编码器强加一些约束,使它只能近似地复制。这些约束强制模型考虑输入数据的哪些部分需要被优先复制,因此它往往能学习到数据的有用特性。一般情况下,我们并不关心AE的输出是什么(毕竟与输入基本相等),我们所关注的是encoder,即编码器生成的东西,在训练之后,encoded可以认为已经承载了输入的主要内容。   自动编码器属于神经网络家族,但它们与PCA(主成分分析)紧密相关。尽管自动编码器与PCA很相似,但自动编码器比PCA灵活得多。在编码过程中,自动编码器既能表征线性变换,也能表征非线性变换;而PCA只能执行线性变换。

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