«autoencoders» 태그된 질문

Google, Wikipedia, Google Scholar 등을 검색했지만 자동 인코더의 출처를 찾을 수 없습니다. 어쩌면 그것은 매우 점진적으로 진화 한 개념 중 하나 일 것입니다. 분명한 출발점을 찾아내는 것은 불가능하지만 여전히 개발의 주요 단계에 대한 요약을 찾고 싶습니다. autoencoders 장 이안 Goodfellow, 요 수아 벤 지오와 아론 Courville의 깊은 학습 책은 말합니다 …

14 neural-networks  autoencoders  history 

내가 아는 한, 자동 엔코더와 t-SNE는 비선형 차원 축소에 사용됩니다. 차이점은 무엇이며 왜 다른 것을 사용해야합니까?

12 neural-networks  deep-learning  dimensionality-reduction  autoencoders  tsne 

신경망으로 오토 인코더를 구현할 때 대부분의 사람들은 활성화 기능으로 시그 모이 드를 사용합니다. 대신 ReLU를 사용할 수 있습니까? ReLU에는 상한에 대한 제한이 없으므로 기본적으로 시그 모이 드를 사용할 때 자동 인코더에 대한 제한된 기준과 달리 입력 이미지의 픽셀 수가 1보다 클 수 있습니다.

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  autoencoders 

VAE를 구현하고 있으며 단순화 된 단 변량 가우시안 KL 발산에 대해 온라인에서 두 가지 다른 구현을 발견했습니다. 당 원래 발산 여기가 있다 이전의 단위 가우스 인 것으로 가정하면 (예 : 및 ) 단순화됩니다. 여기에 혼란이 있습니다. 위의 구현으로 몇 가지 모호한 github repos를 찾았지만 더 일반적으로 사용되는 것은 다음과 같습니다.케이엘L …

10 inference  kullback-leibler  autoencoders  variational-bayes 

오토 인코더 네트워크는 일반 분류 자 ​​MLP 네트워크보다 훨씬 까다로운 것으로 보입니다. Lasagne를 사용하여 여러 번 시도한 후에 재구성 된 출력에서 ​​얻는 것은 입력 숫자가 실제로 무엇인지에 대한 구분없이 MNIST 데이터베이스 의 모든 이미지의 모호한 평균과 유사 합니다. 내가 선택한 네트워크 구조는 다음 캐스케이드 계층입니다. 입력 레이어 (28x28) 2D 컨볼 …

9 machine-learning  neural-networks  dimensionality-reduction  unsupervised-learning  autoencoders 

CNN에서는 컨벌루션 레이어에서 피쳐 맵을 생성하는 필터를 학습합니다. 자동 인코더에서 각 레이어의 단일 숨겨진 단위를 필터로 간주 할 수 있습니다. 이 두 네트워크에서 필터의 차이점은 무엇입니까?

9 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  autoencoders