Autoencoder

自编码器(Auto-Encoder)

标签：机器学习深度学习人工智能

一、自编码器原理自编码器算法属于自监督学习范畴，如果算法把x作为监督信号来学习，这里算法称为自监督学习(Self-supervised Learning) 在监督学习中神经网络的功能:。是输入的特征向量长度，是网络输出的向量...

【教程】深度学习中的自动编码器Autoencoder是什么？

标签：深度学习人工智能

简单理解下概念，写的不是特别好

基于Autoencoder自编码器的数据特征提取和分类

标签：数据挖掘人工智能 Autoencoder

基于自编码器的特征提取主要是通过编码器将输入数据映射到低维空间，这个低维空间可以更好地表示数据的特征。基于自编码器的数据特征提取和分类是一种非常有效的深度学习方法，它可以被广泛应用于各种任务中，例如...

time-series-autoencoder:Pytorch双注意LSTM自动编码器，用于多元时间序列预测

标签： time-series pytorch autoencoder multivariate-timeseries attention-mechanisms lstm-autoencoder Python

下载和依赖项要克隆存储库，请运行： git clone https://github.com/JulesBelveze/time-series-autoencoder.git要安装所有必需的依赖项，请运行： pip install -r requirements.txt用法python main.py [-h] [--batch...

LSTM-Autoencoder:Tensorflow中的LSTM自动编码器和LSTM预测器

标签： JupyterNotebook

使用LSTM自动编码器重建数据：Autoencoder.ipynb 输入重构和未来预测：AE_with_Predictor 结果从复合模型数据序列（从左到右）：0,1，...，t-1，t 轮换数据在LSTM模型中输入序列数据后，重建数据并预测旋转多少...

autoencoder_autoencoder_python_

标签： autoencoder python

autoencoder_with_reiligh_1_2

autoEncoder:一维CNN自动编码

标签： Python

autoEncoder01 有两个一维CNN自动编码器示例，可以根据您的压缩需求在输入和输出中对其进行重新配置

AutoEncoder_autoencoder_python_

标签： autoencoder python

基于python的autoencoder实现及其在手写字体数据集下的仿真

标签：深度学习人工智能 auto-encoder

自编码AutoEncoder是一种无监督学习的算法，他利用反向传播算法，让目标值等于输入值。什么意思呢，下面举个例子有一个神经网络，它在做的事情是，输入一张图片，通过一个Encoder神经网络，输出一个比较"浓缩的...

Sparse-Autoencoder-Tensorflow-master.rar_autoencoder_tensorflow_

标签： autoencoder tensorflow tensorflow_稀疏自编码稀疏编码自编码示例

稀疏自编码结构，用一个训练样例。。。。。。

autoencoder.rar

标签： matlab deep learning autoencoder one_

基于 An Introduction to deep learning for physical layer 论文进行的one hot vector的autoencoder的matlab仿真实现。文件包含： m文件 autoencoder_one_hot 主程序包含网络的定义，训练及测试 ...

Convolutional-Autoencoder:TFLearn制作的卷积自动编码器

标签： deep-learning convolutional-autoencoder tflearn Python

卷积自动编码器用TFLearn制作的卷积自动编码器。例子我在自拍（256 * 256 RGB）上训练了这种“体系结构”，编码的表示形式是... python3 train_autoencoder.py所有检查点将存储在checkpoints文件夹中。评估要评估图像

AutoEncoder-master.zip_CAE自编码_autoencoder_sae_sae 编码器_自编码

标签： cae自编码 autoencoder sae sae_编码器自编码

自编码器工具箱,包括SAE，CAE，等等，比较好用

iPython笔记本和经过预训练的模型，展示了如何在Keras中构建深度Autoencoder以便在信用卡交易数据中进行...

标签： deep-learning tensorflow keras credit-card-fraud autoencoders tensorflow-tutorial anomaly-detection TensorflowJupyterNotebook

信用卡使用Keras中的Autoencoders进行欺诈检测：iPython笔记本和经过预训练的模型，展示了如何在Keras中构建深度Autoencoder以便在信用卡交易数据中进行异常检测

AutoEncoder：使用Tensorflow2制作的AutoEncoder功能提取器

标签： Python

使用Tensorflow2制作的AutoEncoder功能提取器依存关系 Tensorflow 2泡菜麻木对于数据提取： scipy shennong 如果使用Wav2Vec表示形式： torch fairseq soundfile 别的， remove in data.py class PretrainedWav...

Variational-Autoencoder-in-Pytorch:Pytorch中针对MNIST数据集的VAE实现

标签： JupyterNotebook

变种火炬自动编码器 Pytorch中针对MNIST数据集的VAE实现嘿大家！在这里，我将展示我创建VAE来复制MNIST数据集的项目的所有代码目录基本信息该项目的灵感来自Sovit Ranjan Rath的文章技术领域 ...

seq2seq-autoencoder:序列到序列自动编码器的Theano实现

标签： theano lstm autoencoder seq2seq Python

title = {Audio word2vec: Unsupervised learning of audio segment representations using sequence-to-sequence autoencoder}, author = {Chung, Yu-An and Wu, Chao-Chung and Shen, Chia-Hao and Lee, Hung-Yi...

AutoEncoder-Based-Communication-System:研究论文中基于自动编码器的通信系统的Tensorflow实现与结果

标签：系统开源

基于研究论文的基于AutoEncoder的通信系统的实现和结果：“物理层深度学习简介” 此回购协议有效地实现了基于自动编码器的通信系统，摘自Tim O'Shea和Jakob Hoydis撰写的研究论文“物理层深度学习入门”。在我的...

tensorflow_stacked_denoising_autoencoder:Tensorflow中堆叠式去噪自动编码器的实现

标签： tensorflow autoencoder denoising-autoencoders sparse-autoencoder stacked-autoencoder 附件源码文章源码

tensorflow_stacked_denoising_autoencoder 0.安装环境要运行脚本，至少应满足以下必需的软件包：的Python 3.5.2 Tensorflow 1.6.0 NumPy 1.14.1 您可以使用Anaconda安装这些必需的软件包。对于tensorflow，...