有些同学在刚开始看论文的时候,经常会遇到编码器、解码器、自编码器(AutoEncoder)这些字眼,它们到底是干什么的呢?其主要作用又是什么呢?那么本篇主要带大家了解自编码器(AutoEncoder)。
最近在看GNN的一篇综述,里面有提到图自编码器,因此在这里推送一期关于自编码器的知识。
注:最近打算将UFLDL教程重新看一遍,其实里面有很多关于神经网络以及深度学习的知识点很有用,但是只是学习深度学习的话有一些内容就有点多余,所以想整理一个笔记,记录下神经网络到深度学习的一些知识点。整个教材已经非常好,网上有原版的英文版,也有翻译的中文版,这个只是自己的学习笔记,对原来教程中的内容进行了梳理,有些图也是引用的原来的教程,若内容上有任何错误,希望与我联系,若内容有侵权,同样也希望告知,我会尽快删除。
写在前面:看预测论文综述时,面临这样一个问题:很多DL的方法只是会简单运用,却不是特别了解其详细原理,故针对CNN、RNN、LSTM、AutoEncoder、RBM、DBN以及DBM分别做一些简单总结,以达到了解的目的,此篇为AutoEncoder。
神经网络从根本上是有监督的——它们接受一组输入,执行一系列复杂的矩阵操作,并返回一组输出。随着世界产生越来越多的无监督数据,简单和标准的无监督算法已经不够用了。我们需要以某种方式将神经网络的深层力量应用于无监督的数据。
2024年2月26日,英国剑桥大学Pietro Lio教授团队,联合瑞典阿斯利康,在Nature Communications上发表文章Transfer learning with graph neural networks for improved molecular property prediction in the multi-fidelity setting。
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2201.03898.pdf
深度学习算法(第28期)----如何高效的训练自编码器? 今天我们一起学一下自编码器中相关的可视化方面以及无监督预训练方面的知识。
通过训练具有小型中心层的多层神经网络重构高维输入向量,可以将高维数据转换为低维代码。这种神经网络被命名为自编码器_Autoencoder_。
机器之心报道 编辑:蛋酱 在这篇新论文中,TOELT LLC 联合创始人兼首席 AI 科学家 Umberto Michelucci 对自编码器进行了全面、深入的介绍。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2201.03898.pdf 神经网络通常用于监督环境。这意味着对于每个训练观测值 x_i,都将有一个标签或期望值 y_i。在训练过程中,神经网络模型将学习输入数据和期望标签之间的关系。 现在,假设只有未标记的观测数据,这意味着只有由 i = 1,... ,M 的 M 观测数据组成的训练
注:最近打算将UFLDL教程重新看一遍,其实里面有很多关于神经网络以及深度学习的知识点很有用,但是只是学习深度学习的话有一些内容就有点多余,所以想整理一个笔记,记录下神经网络到深度学习的一些知识点。整个教材已经非常好,网上有原版的英文版,也有翻译的中文版,这个只是自己的学习笔记,对原来教程中的内容进行了梳理,有些图也是引用的原来的教程,若内容上有任何错误,希望与我联系,若内容有侵权,同样也希望告知,我会尽快删除。 这个笔记主要分为以下几个部分: - 神经网络 - 自编码器与稀疏性 - Softm
文中的链接请点击网址:http://yerevann.com/a-guide-to-deep-learning/ 预备知识 你必须有大学数学知识。你可以在深度学习这本书的前几章中回顾这些概念: 深度学
在机器学习领域中,自编码器(Autoencoder)是一种强大的神经网络架构,用于数据降维和特征提取。自编码器通过训练过程将输入数据映射到低维编码空间,然后再将其重构为原始数据。本文将深入探讨自编码器的原理、应用以及代码示例,帮助读者理解其在数据处理中的重要性。
本篇文章可作为<利用变分自编码器实现深度换脸(DeepFake)>(稍后放出)的知识铺垫。
今天学习的是 Thomas N. Kipf 的 2016 年的工作《Variational Graph Auto-Encoders》,目前引用量为 260 多。
研究人员采用新的可扩展方法,将GPT-4的内部表示分解为1600万个通常可解释的模式,这些模式被称为“特征”,目的是提高语言模型的透明度和可解释性。通过使用稀疏自编码器,研究人员能够识别与特定概念相关的特征,例如人类不完美、价格上涨、修辞问题等。尽管这些特征提高了模型的解释性,但仍然存在挑战,包括特征的准确解释、自编码器对原始模型行为的完整捕捉,以及对模型如何计算和使用这些特征的理解。
还记得在2018月3月份火爆reddit的deepfake吗?将视频中的头换成另一个人的头像,虽然可能有些粗糙和模糊,但是在分辨率不要求很高的情况下可以达到以假乱真的效果。
最近,有学者发现在 GPU 而不是 CPU 上训练的机器学习系统在训练过程中可能包含更少的误差,并产生更好的结果。这一发现与一般的理解相矛盾,即 GPU 只具有加速功能,而不是使训练结果更好。
AiTechYun 编辑:yuxiangyu 自编码器是一种无监督学习技术,利用神经网络进行表征学习。也就是说,我们设计一个在网络中施加“瓶颈”,迫使原始输入压缩知识表示的神经网络架构。如果输入特征彼
【新智元导读】或许你还记得南大LAMDA教授周志华和学生冯霁在今年早些时候发表的“深度森林”论文,他们认为基于决策树集成的方法同样可以构建深度学习模型,并提出深度森林gcForst,对神经网络以外的深度模型进行了探索。现在,在深度森林的基础上,他们又提出了基于决策树集成方法的自编码器(auto-encoder) eForest。实验结果表明,eForest在速度和精度等方面均优于基于DNN的自编码器。 自编码是一项重要的任务,通常由卷积神经网络(CNN)等深度神经网络(DNN)实现。本文中,我们提出了Enc
本篇介绍了深度神经网络表示学习+聚类的方法(深度聚类)综述,有帮助的话,文末点个赞吧~
1997年,美国IBM公司的“深蓝”(Deep Blue)超级计算机以2胜1负3平战胜了当时世界排名第一的国际象棋大师卡斯帕罗夫。 深蓝能算出12手棋之后的最优解,而身为人类的卡斯帕罗夫只能算出10手棋。 深蓝的核心是通过穷举方法,生成所有可能的下法,然后执行尽可能深的搜索,并不断对局面进行评估,尝试找出最佳的一手。 简单地说,深蓝是以暴力穷举为基础,并且是专注国际象棋的专用人工智能
自编码器是一种能够通过无监督学习,学到输入数据高效表示的人工神经网络。输入数据的这一高效表示称为编码(codings),其维度一般远小于输入数据,使得自编码器可用于降维(查看第八章)。更重要的是,自编码器可作为强大的特征检测器(feature detectors),应用于深度神经网络的预训练(查看第十一章)。此外,自编码器还可以随机生成与训练数据类似的数据,这被称作生成模型(generative model)。比如,可以用人脸图片训练一个自编码器,它可以生成新的图片。
大数据文摘字幕组作品 编译:Jenny、analeighgui、龙牧雪 YouTube网红小哥Siraj Raval系列视频又和大家见面啦!今天要讲的是自编码器Autoencoder。 时长8分钟 有中文字幕 点击观看 ▼ 首先,自编码器是一个神经网络。 如果我们得到的数据是正确标注的,不论是图像或音频或文本,我们就很幸运了。深度学习在有标注数据集上非常有效。这是因为总有一个函数代表了变量之间的关系。 比如如果我们的输入数据是一堆数字,还有定义了输入数据是偶数或者奇数的标签,那么代表这两列数字关系的函数就很
Geoffrey Hinton 是谷歌副总裁、工程研究员,也是 Vector Institute 的首席科学顾问、多伦多大学 Emeritus 荣誉教授。2018 年,他与 Yoshua Bengio、Yann LeCun 因对深度学习领域做出的巨大贡献而共同获得图灵奖。
1986 年Rumelhart 提出自动编码器的概念,并将其用于高维复杂数据处理,促进了神经网络的发展。自编码神经网络是一种无监督学习算法,它使用了反向传播算法,并让目标值等于输入值,比如y(i)=x(i) 。下图是一个自编码神经网络的示例。
其实自编码严格来说不能算作是深度学习的内容,我们在之前的机器学习算法中也了解到自编码,并且我们会通过一个简单的例子来去说说自编码的理解.
今天让我们来看一下深度学习与神经网络里边的自编码. 其实自编码严格来说不能算作是深度学习的内容,我们在之前的机器学习算法中也了解到自编码,并且我们会通过一个简单的例子来去说说自编码的理解. 首先,我们听到自编码,一定会想到,AutoEncoder会是个什么码呢?是条形码,二维码 NO.NO.NO,和他们都没有关系,其实自编码是一种神经网络形式. 现在我们先构架一个神经网络模型,这个模型是收集一张图片,接受这个图片后,神经网络给这个图片压缩,最后再从压缩的图片中还原,是不是感觉有点抽象,其实我也觉得这样的解释
在生化领域,药物分子化合物、蛋白质等经常被作为研究对象。以分子为例,它是一个天然的图结构,可以将分子中的原子看作节点,将化学键看作边,研究分子的化学性质就可以看成给一个图分类或者回归问题。事实上,在机器学习图分类问题的标准数据集中,生化分子占据了非常大的比例:对于化合物来说,MUTAG 数据集旨在分类它们是否为芳香剂,Tox21 数据集分类不同的毒性,NCI-1 分类对癌症的阻碍作用。对于这类问题,我们一般通过学习整个分子图的表示得到所谓的“分子指纹”,然后用它做各种性质的预测。
各位小伙伴们,大家好,今天让我们来如何用神经网络来处理非监督的学习,也就是AutoEncoder,自编码。 首先,我们听到自编码,一定会想到,AutoEncoder会是个什么码呢?是条形码,二维码,还是我们宅男们最不能忍受的打码中的一种呢?NO.NO.NO,和他们都没有关系,其实自编码是一种神经网络形式,如果你一定要和上面的那些码扯上关系,我想可以这样理解了。 现在我们先构架一个神经网络模型,这个模型是收集一张图片,接受这个图片后,神经网络给这个图片打码,最后再从打码的图片中还原,是不是感觉有点抽象,其实我
大数据文摘作品 编译:田奥leo、桑桑、璐、Aileen 27种?!神经网络竟有那么多种?这篇文章将逐一介绍下面这张图片中的27种神经网络类型,并尝试解释如何使用它们。准备好了吗?让我们开始吧! 神经网络的种类越来越多,可以说是在呈指数级地增长。我们需要一个一目了然的图表,在这些新出现的网络构架和方法之间进行导航。 幸运的是,来自Asimov研究所的Fjodor van Veen编写了一个关于神经网络的精彩图表(就是上面那张大图)。 下面,我们就来逐一看看图中的27种神经网络: Perceptron 感知
(第二部分:深度学习) 第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据 第14章 使用卷积神经网络实现深度计算机视觉 第15章 使用RNN和CNN处理序列 第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理 第17章 使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习 [第18章 强化学习] [第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型]
“深度学习是一个基于赋予大型神经网络多层隐含的机器学习领域,以学习具有较强预测能力的特征。尽管深度学习技术是早期神经网络的后代,但它们利用无监督和半监督学习,结合复杂的优化技术,实现了最新的精确度。” 为了从训练样本中提取代表性特征,通常通过堆叠自编码器来构建深度神经网络,这是一种特殊类型的单层神经网络(Hinton and Salakhutdinov 2006)。自动编码器通过使用与训练实例和目标标签相同的未标记输入来训练。去噪自动编码器是通过随机破坏自编码器的输入矩阵来训练的。由于自动编码器不使用训
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。自编码器内部有一个隐藏层 h,可以产生编码(code)表示输入。该网络可以看作由两部分组成:一个由函数 h = f(x) 表示的编码器和一个生成重构的解码器 r = g(h)。我们不应该将自编码器设计成输入到输出完全相等。这通常需要向自编码器强加一些约束,使它只能近似地复制,并只能复制与训练数据相似的输入。
http://www.cnblogs.com/xiaowanyer/p/3701944.html
自编码器是能够在无监督的情况下学习输入数据的有效表示(叫做编码)的人工神经网络(即,训练集是未标记)。这些编码通常具有比输入数据低得多的维度,使得自编码器对降维有用(参见第 8 章)。更重要的是,自编码器可以作为强大的特征检测器,它们可以用于无监督的深度神经网络预训练(正如我们在第 11 章中讨论过的)。最后,他们能够随机生成与训练数据非常相似的新数据;这被称为生成模型。例如,您可以在脸部图片上训练自编码器,然后可以生成新脸部。
近些年来,人工智能领域又活跃起来,除了传统了学术圈外,Google、Microsoft、facebook等工业界优秀企业也纷纷成立相关研究团队,并取得了很多令人瞩目的成果。这要归功于社交网络用户产生的大量数据,这些数据大都是原始数据,需要被进一步分析处理;还要归功于廉价而又强大的计算资源的出现,比如GPGPU的快速发展。 除去这些因素,AI尤其是机器学习领域出现的一股新潮流很大程度上推动了这次复兴——深度学习。本文中我将介绍深度学习背后的关键概念及算法,从最简单的元素开始并以此为基础进行下一步构建。
第15章 自编码器 来源:ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者:@akonwang 校对:@飞龙 自编码器是能够在无监督的情况下学习输入数据(叫做编码)的人工神经网络(即,训练集是未标记)。这些编码通常具有比输入数据低得多的维度,使得自编码器对降维有用(参见第 8 章)。更重要的是,自编码器可以作为强大的特征检测器,它们可以用于无监督的深度神经网络预训练(正如我们在第 11 章中讨论过的)。最后,他们能够随机生成与训练数据非常相似的新数据;这
自编码,又称自编码器(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。自编码器(autoencoder)内部有一个隐藏层h,可以产生编码(code)表示输入。该网络可以看作由两部分组成:一个由函数h = f(x) 表示的编码器和一个生成重构的解码器r = g(h)。
在深度学习领域,图神经网络早已成为热门话题。去年年底,有人统计了 2019 年到 2020 年各大顶会提交论文关键词的数据。结果显示,「graph neural network”」的增长速度位列榜首,成为上升最快的话题。
第二种方法,是Becker和Hinton在1992年提出的,通过训练一个深层神经网络的两个副本,以相同图像的两种不同剪裁作为输入,产生具有高度互信息的输出向量。设计此方法的目的是使表示形式免受无关细节的束缚。
“ 图神经网络已经在很多领域得到了广泛的引用,如计算机视觉,自然语言处理和推荐. 那么,图神经网络能不能提升一些基础机器学习任务(如聚类)的表现呢? 本文首次将GNN用到聚类上,提出了一种基于GNN的
他们将现有方法分为三个大类:半监督方法,包括图神经网络和图卷积网络;无监督方法,包括图自编码器;近期新的研究方法,包括图循环神经网络和图强化学习。然后按照这些方法的发展史对它们进行系统概述。该研究还分析了这些方法的区别,以及如何合成不同的架构。最后,该研究简单列举了这些方法的应用范围,并讨论了潜在方向。
最近在学习生成模型的相关知识,这篇文章将介绍一下变分自编码器(Variational Auto-encoder),本文只介绍一些粗浅内容,不会涉及比较深刻的问题。
【新智元导读】这份指南适合有一些数学基础,了解一些编程语言,现在想深入学习深度学习的人。主要包括2个视频教程,2部重要专著,一系列深入浅出的博客文章,以及一系列实现算法的指南和代码,堪称年度最有价值深度学习资料! 深度学习是计算机科学和数学交叉的一个快速变化的领域,属于机器学习的一个相对较新的分支。机器学习的目的是教计算机根据给定的数据执行各种任务。这份指南的目标读者是已有一些数学基础,了解一些编程语言,现在想深入学习深度学习的人。 这份完全指南主要包括2个视频教程,2部重要专著,以及一系列深入浅出的博客文
人工神经网络模型得名于这样一个事实,即所拟合的数学模型的形式受到大脑中神经元的连接性和行为的启发,最初设计用于学习大脑的功能。然而,数据科学中常用的神经网络已不再被视为大脑的模型,而是可以在某些应用中提供最先进性能的机器学习模型。近几十年来,由于深度神经网络的架构和训练的快速发展,人们对神经网络模型的兴趣与日俱增。在本节中,我们将介绍基本的神经网络,以及在生物学研究中广泛使用的各种神经网络。其中一些如图4所示。
链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/147885624
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