自动编码器 自动编码器是一种无监督的人工神经网络，它将数据压缩到较低的维数，然后重新构造输入。自动编码器通过消除重要特征上的噪声和冗余，找到数据在较低维度的表征。...PCA 将数据投影到若干正交的方向；而自动编码器降维后数据维度并不一定是正交的。 PCA 是输入空间向最大变化方向的简单线性变换；而自动编码器是一种更复杂的技术，可以对相对复杂的非线性关系进行建模。...依据经验来看，PCA 适用于数据量较小的场景；而自动编码器可以用于复杂的大型数据集。 PCA 唯一的超参数是正交向量的数量；而自动编码器的超参数则是神经网络的结构参数。...降维示例：图像数据 ? 示例图片 该示例图片的数据维度为 360*460。我们将尝试通过 PCA 和自动编码器将数据规模降低为原有的 10%。...自动编码器降维后各维度相关性 相关矩阵表明新的变换特征具有一定的相关性。皮尔逊相关系数与0有很大的偏差。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 降维是一种减少特征空间维度以获得稳定的、统计上可靠的机器学习模型的技术。降维主要有两种途径：特征选择和特征变换。...自动编码器 自动编码器是一种无监督的人工神经网络，它将数据压缩到较低的维数，然后重新构造输入。自动编码器通过消除重要特征上的噪声和冗余，找到数据在较低维度的表征。...PCA 将数据投影到若干正交的方向；而自动编码器降维后数据维度并不一定是正交的。 PCA 是输入空间向最大变化方向的简单线性变换；而自动编码器是一种更复杂的技术，可以对相对复杂的非线性关系进行建模。...依据经验来看，PCA 适用于数据量较小的场景；而自动编码器可以用于复杂的大型数据集。 PCA 唯一的超参数是正交向量的数量；而自动编码器的超参数则是神经网络的结构参数。...降维示例：图像数据 示例图片 该示例图片的数据维度为 360*460。我们将尝试通过 PCA 和自动编码器将数据规模降低为原有的 10%。
自编码器（Autoencoder）是一种无监督学习算法，广泛应用于数据的表示学习和降维。自编码器通过将输入数据压缩为低维编码，然后再将其重新构建为与原始数据尽可能相似的输出。...本文将详细探讨自编码器在无监督学习和降维中的应用。图片自编码器的工作原理自编码器由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。...通过训练自编码器，可以从原始数据中自动学习到最重要的特征，这对于后续的分类、聚类等任务非常有益。数据去噪自编码器可以通过将输入数据作为原始标签，训练一个能够还原无噪声数据的模型。...自编码器在降维中的应用自编码器在降维中也发挥了重要作用，主要包括以下应用：数据可视化自编码器可以将高维数据映射到低维空间，从而实现数据的可视化。...在降维中，自编码器可以用于数据可视化、数据压缩与重建以及特征选择与重要特征提取。随着深度学习的发展，自编码器的研究和应用将继续深入，为解决实际问题提供更多有益的解决方案。
上个月，学习群里的 S 同学问了个题目，大意可理解为列表降维 ，例子如下： oldlist = [[1, 2, 3], [4, 5]] # 想得到结果： newlist = [1, 2, 3, 4,...从抽象一点的角度来理解，也可看作是列表解压或者列表降维。 这个问题并不难，但是，怎么写才比较优雅呢？...我们把原问题升级一下：一个二维列表包含 n 个一维列表元素，如何优雅地把这些子列表拼成一个新的一维列表？ 方法一的做法需要写 n 个对象，以及 n - 1 次拼接操作。当然不可行。...sum() 函数不是用于求和的么？怎么竟然有此用法？ 这个写法利用了什么原理呢？由于我开始时不知道 sum() 函数可以接收两个参数，不清楚它们是怎么用于计算的，所以一度很困惑。...可能 sum() 函数用于数值求和比较多，然而用于作列表的求和，就有奇效。它比列表推导式更加优雅简洁！ 至此，前面的升级版问题就得到了很好的回答。
使用变分自动编码器的降维 在本节中，我们将讨论： 创建几何移动平均数据集 使用随机模拟扩充数据 构建变分自动编码器模型 获取预测 ▍创建几何移动平均数据集 为了比较各种价格区间的时间序列，我们选择计算收益的几何移动平均时间序列...▍构建变分自动编码器模型（VAE） 我们将使用变分自动编码器将具有388个项目的时间序列向量的维度降低到二维点。 自动编码器是用于压缩数据的无监督算法。...它们是由一个编码器、一个解码器和一个丢失函数构成，用于测量压缩和解压缩数据表示之间的信息丢失。...该编码器模型具有： 一个长度为388的输入向量 一个长度为300的中间层，具有整流线性单元（ReLu）激活功能 一个二维编码器。 ?...结论 使用变分自动编码器可以加快外国股票市场新指数的发展，即使分析师不熟悉它们。此外，还可以创建符合客户利益的利基指数或投资组合。
II.B 降维技术降维技术是无监督学习中的另一个重要应用，它旨在减少数据的复杂性，同时尽可能保留原始数据的重要信息。降维对于提高计算效率、减少存储需求、避免过拟合以及可视化高维数据都非常重要。...t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）：t-SNE是一种非线性降维技术，特别适合于将高维数据降维到二维或三维，用于数据可视化。...通过训练自编码器，可以学习到数据的低维表示，这些表示可以作为新的特征用于后续的分析。...t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）：t-SNE是一种非线性降维技术，它特别适合于将高维数据集降维到二维或三维，用于可视化。...重构误差：在自编码器等生成模型中，可以通过计算重构误差来评估模型的性能。重构误差越小，说明模型对数据的压缩和重建效果越好。可视化：对于降维后的高维数据集，可以通过可视化来直观评估降维的效果。
自编码器通常用于学习高效的编码，在神经网络的形式下，自编码器可以用于降维和特征学习。...应用领域：自动编码器可以用于降维、特征学习、生成新的与训练数据相似的样本等。 ---- 二、自动编码器的类型 线性自动编码器 定义：线性自动编码器是一种利用线性变换进行编码和解码的自动编码器。...特征选择：稀疏约束有助于选择重要的特征，从而实现降维。 变分自动编码器 定义：变分自动编码器（VAE）是一种统计生成模型，旨在通过学习数据的潜在分布来生成新的样本。...---- 三、自编码器的应用场景 数据降维 定义：数据降维是减小数据维度的过程，以便更有效地分析和可视化。 工作原理：自动编码器通过捕捉数据中的主要特征，并将其映射到较低维度的空间，实现降维。...以下是主要的实战细节总结： 理论与实践结合 我们不仅深入探讨了自动编码器的工作原理和数学基础，还通过实际代码示例展示了如何构建和训练模型。
无监督学习的算法能够自动地对数据进行分类、聚类、降维等任务，为数据分析和模式识别提供了有力的工具。...这些指标可以帮助我们判断聚类结果的紧密度、分离度和稳定性，从而选择最佳的聚类算法和参数。 7.2 降维算法的评估指标 降维算法的评估指标用于衡量降维后数据的保留信息和降维效果。...常见的降维评估指标包括可解释方差比例、信息保留率和重构误差等。这些指标可以帮助我们评估降维算法对数据的压缩效果和信息损失程度，从而选择最合适的降维算法和维度。...降维算法可以用于文本特征提取，将高维的文本数据降低到低维空间，减少数据的维度并提取有用的特征。生成模型可以用于文本生成，通过学习文本的分布来生成新的文本样本。...此外，无监督学习还需要面对标注问题，即如何对无标签数据进行标注，以便进行模型训练和评估。
这在大规模数据处理和图像、音频等高维数据的研究中尤为重要，甚至成为某些特定应用的首选算法。在无监督学习的场景中，自编码器提供了新的思路——在不依赖标签的情况下，自动学习数据的主要模式和特征。...这种结构使自编码器能够在没有监督标签的情况下学习数据的有效表示，广泛应用于数据降维、特征提取、异常检测、生成模型等任务。1.2 自编码器的损失函数自编码器的目标是通过最小化重构误差来训练网络。...自编码器的应用自编码器不仅仅用于数据压缩，还可以广泛应用于多种机器学习任务，以下是一些典型的应用场景：3.1 数据降维自编码器是一种非常有效的非线性降维方法。...传统的线性降维方法，如主成分分析（PCA），通常依赖于数据的线性关系。而自编码器通过神经网络自动学习数据的非线性特征，可以在复杂的高维数据中有效提取低维表示。...例如，在图像处理中，使用自编码器将高维图像数据降维到一个较小的潜在空间，能大大减少计算复杂度。3.2 特征提取自编码器在训练过程中能够学习到输入数据的有效特征，这些特征可以被用于后续的分类或回归任务。
右侧：提取的街道级信息，包括道路、人行道、交通标志/信号灯。由于生成的语义地图具有高精度和高质量，可以进一步进行矢量化，用于生成高精地图。...我们的具体贡献如下： • 一个完全自动的基于视觉的3D建图流程，能够高效地创建大规模的3D语义地图。...• 一个用于基于视觉的3D语义地图流程的基准，融合了3D激光雷达和2D图像的地面真值标签。...，另一方面，DNN的预测能力仍在发展中，因此常常会出现不完全一致的估计结果， 然而，就自动驾驶的任务而言，人们通常更关注时间上一致的三维语义标签，而不是图像空间中的二维标签，因此，我们提出了一种简单但有效的方案...我们的方法生成的语义点云标签的定性结果显示在图6中，展示了TCL如何提高标签估计的准确性。
方法一：多变量统计分析 使用主成分分析法进行降维：PCA 处理高维数据总是充满挑战的，减少变量个数（降维）的方法有很多。...它的基本思想与上面的统计分析相似，但略有差异。 自动编码器是一种人工神经网络，通过无监督的方式学习有效的数据编码。自动编码器的目的是学习一组数据的表示（编码），通常用于降维过程。...与降维的一层一起，通过学习得到重建层，自动编码器尝试将降维层进行编码，得到尽可能接近于原数据集的结果。...在结构上，最简单的自动编码器形式是前馈非循环神经网络，与许多单层感知器类似，它们构成了包含输入层、输出层和用于连接的一个或多个隐藏层的多层感知器（MLP, multilayer perceptron），...图2：自动编码器网络 在异常检测和状态监控场景中，基本思想是使用自动编码器网络将传感器的读数进行“压缩”，映射到低维空间来表示，获取不同变量间的联系和相互影响。
然而，现有方法在应用于 3D 医学图像时很少研究重建斑块的各种重要性和解剖结构的对称性。...观察到这样特征，作者在这篇文章中提出了一种基于Vision Transformer (ViT) 的新型注意力对称自动编码器 (ASA)用于 3D 大脑 MRI 分割任务，该方法包括新颖的注意力重建损失函数...，一种新的对称位置编码方法以及基于注意力对称自动编码器的用于脑 MRI 分割的自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）框架。...在三个脑 MRI 分割基准上优于最先进的自监督学习方法和医学图像分割模型。 论文链接 https://arxiv.org/pdf/2209.08887.pdf
计算机模拟蛋白质的生化特性的关键一步是，用降维算法简化变种的复杂结构集；而常见的降维算法依赖于“哪个结构特征重要”的误导性假设，例如强调大的几何变化比小的几何变化更重要。...本文用自监督自编码器DiffNet来避免这种假设，并学习低维表示，自动识别相关特征。...最终，如果DiffNet(或自动编码器)能够高精度地压缩并重构原始输入，就意味着低维潜在空间向量保留了描述输入的特征。 ?...为评估DiffNet分类层是否以一种有助于识别两类数据之间差异的方式改变了潜在空间，本文在一个数据集上进行了训练，并将DiffNet的潜在空间与无监督自动编码器的潜在空间进行了比较，该数据集包括在在螺旋...对DiffNets要求在降维的同时执行分类任务。自动编码器和DiffNets都可以压缩并重建蛋白质结构（见图3）。
自动编码器的目的是通过训练网络捕获输入图像的最重要部分来学习高维数据的低维表示（编码），通常用于降维。 自动编码器的体系结构 自动编码器由 3 个部分组成： 1....5种类型的自动编码器 神经网络自动编码器的想法并不新鲜。事实上可追溯到1980年代。自动编码器概念最初用于降维和特征学习，经过多年的发展，现在广泛用于学习数据的生成模型。...因此，与不完全自编码器等方法可以学习非线性关系，因此在降维方面表现更好。 这种非线性降维形式，其中自动编码器学习非线性流形，也称为流形学习。...降维 欠完全自动编码器是用于降维的自动编码器。这些可以用作降维的预处理步骤，因为它们可以执行快速准确的降维而不会丢失太多信息。...此外，虽然像 PCA 这样的降维过程只能执行线性降维，但不完整的自动编码器可以执行大规模的非线性降维。 2. 图像去噪 去噪自动编码器等自动编码器可用于执行高效且高精度的图像降噪。
编码器将IDP构象表示为降维潜在空间中的矢量。训练数据集的平均矢量和协方差矩阵被计算出来，以定义一个多变量的高斯分布，从该分布中取样的矢量被送入一个解码器以生成新的构象。...如何在不占用计算时间的情况下详尽地覆盖IDPs的构象空间仍然是一个开放的问题。 在这里，我们提出了旨在挖掘IDPs构象空间的生成性自动编码器。...我们的工作为在各种功能状态下对IDPs进行建模打开了大门。 研究结果 我们首先建立了自动编码器，将IDP的构象表现为降维潜在空间中的矢量 (图1a)。...为了实现这一目标，我们将训练数据集限制在从MD模拟的初始部分采样的构象上，并将后续部分仅用于测试自动编码器的准确性。 在降维空间中的表示 作为生成新构象的基础，我们首先降低了构象空间的维度。...IDPs的原始构象是由重原子的笛卡尔坐标指定的 (对一些侧链进行了截断)。 用于训练和测试自动编码器的构型来自多个μs长的MD模拟。
今天分享的是构建YashanDB Exporter的核心设计理念和关键方法，希望也能为你的运维实战加分！1 背景在数据库运维工作中，数据库监控是至关重要的一环。...至于其他组件，均为通用组件，使用官方发布的稳定软件包即可。下面就让我们一起探讨，如何构建YashanDB Exporter。...指标配置文件：定义了用于查询数据的SQL，后续用户也可以通过编辑该文件来控制需要采集的指标；2. 崖山数据库实例配置文件：主要用于定义数据库实例的基本信息和连接信息，控制需要采集哪些数据库实例的信息。...其中的关键在于如何实现exporter实例。...YashanDB作为近年来关系数据库领域的后起之秀，其数据库生态也在不断蓬勃发展中。欢迎小伙伴们一起来探讨学习，共同摸索更多运维的高效方法。
为了解决这些问题，一种新的隐患排查方法应运而生，那就是利用草料二维码进行隐患排查，适用于施工工地、危险作业车间的隐患排查治理，可以匹配隐患上报-整改-复查的业务需求。...详细教程根据以下步骤便可快速搭建隐患治理二维码。step1.制作隐患排查二维码直接使用模板，草料平台内有很多免费的模板可以一键套用，方便用户快速制作隐患排查治理二维码。...step2.打印部署二维码选择二维码A4单页的样式，自行打印。如果治理区域太大，也可分区治理，给每个隐患治理区域生码（可批量）：一个区域对应一个隐患治理二维码。...step5.协同进阶-自动消息提醒对隐患上报表单进行设置，开启提醒和添加后续动态功能，隐患上报后即可自动提醒指定责任人。...同理，对添加后续动态中的整改表单进行消息提醒设置，隐患整改后即可自动提醒指定隐患复查人员。
今天分享的是构建 YashanDB Exporter 的核心设计理念和关键方法，希望也能为你的运维实战加分！背景在数据库运维工作中，数据库监控是至关重要的一环。...至于其他组件，均为通用组件，使用官方发布的稳定软件包即可。下面就让我们一起探讨，如何构建 YashanDB Exporter。...指标配置文件：定义了用于查询数据的 SQL，后续用户也可以通过编辑该文件来控制需要采集的指标；崖山数据库实例配置文件：主要用于定义数据库实例的基本信息和连接信息，控制需要采集哪些数据库实例的信息。...其中的关键在于如何实现 exporter 实例。...YashanDB 作为近年来关系数据库领域的后起之秀，其数据库生态也在不断蓬勃发展中。欢迎小伙伴们一起来探讨学习，共同摸索更多运维的高效方法。
自编码器和自动编码器 自编码器（Autoencoder）是一种无监督的神经网络，用于学习数据的低维表示。在推荐系统中，自编码器被广泛应用于特征提取和降维。...自编码器和自动编码器 自编码器通过编码器和解码器对数据进行低维表示和重构。在推荐系统中，自编码器可以用于用户和物品的特征提取和降维。其基本结构如下： 编码器：将输入数据编码为低维表示。...实例分析与代码部署 结合一个电影推荐的实例，详细介绍如何使用深度学习技术构建推荐系统，并提供代码部署过程。...评估模型在测试集上的性能。...评估深度矩阵分解模型在测试集上的性能。
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