自编码器和去噪自编码器的可视化

自编码器和去噪自编码器

可视化

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[1] https://www.cnblogs.com/90zeng/p/da.html

[2] https://www.cnblogs.com/90zeng/p/Visualizing_a_Trained_Autoencoder.html

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时间: 2024-09-28 22:46:48

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(翻译)deeplearning.net/tutorial —— 栈式去噪自编码器(SdA)

前言 栈式去噪自编码器是栈式自动编码器的扩展[Bengio07],并且它在[Vincent08]里有介绍. 这次教程建立在之前的去噪自编码器Denoising Autoencoders.如果你对自编码器没什么了解,建议你先了解一下. 栈式自编码器 通过把上一层去噪自编码器找到的隐藏输入(output code)当作下一层的输入,我们可以把去噪自编码器以栈的形式构成一个深度网络.这种无监督预训练的结构在一层里同时实现.每一层当作一个去噪自编码器,通过重构输入(上一层的输出)最小化损失.一旦前面 层

降噪自编码器/稀疏自编码器/栈式自编码器

漫谈autoencoder:降噪自编码器/稀疏自编码器/栈式自编码器(含tensorflow实现) 2018年08月11日 20:45:14 wblgers1234 阅读数 13196更多 分类专栏: 机器学习 深度学习 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/wblgers1234/article/details/81545079 0. 前言   在非监督学习中,最典型的一类神经

TensorFlow实现去噪自编码器及使用—Masking Noise Auto Encoder

有关于自编码器的原理,请参考博客http://blog.csdn.net/xukaiwen_2016/article/details/70767518:对于对其与原理熟悉的可以直接看下面代码. 首先是使用到的相关库,数学运算相关操作库Numpy和对数据进行预处理的模块Scikit-lean中的preprocessing,使用TensorFlow的MNIST作为数据集. import numpy as np import sklearn.preprocessing as prep import t

利用stm32自带的正交编码器检测增量式编码器流程总结

由于手术的工频升级机需要自动平层功能,于是着手开始做这方面的工作.硬件选择的是增量式编码器,100脉冲每转,后来了解到stm32的每个定时器的通道1和通道2内置了正交编码器模块,可以直接使用.之前的公司工程师都是用定时器捕捉脉冲,然后自行处理的,我看了下代码挺麻烦的,现在用了stm32自带的感觉就容易多了.找了官方的软件说明,看了下网上已有的例子,一个下午就基本在我的系统架构中添加了这个设备,然后对这个设备初始化,设置上层接口API.最后看些例子将16位计数器软件扩展到32位.就顺利的完成了基本

PyTorch实例:基于自编码器的图形去噪

去噪自编码器模拟人类视觉机制能够自动忍受图像的噪声来识别图片.自编码器的目标是要学习一个近似的恒等函数,使得输出近似等于输入.去噪自编码器采用随机的部分带噪输入来解决恒等函数问题,自编码器能够获得输入的良好表征,该表征使得自编码器能进行去噪或恢复. 下面是代码: #加载库和配置参数 #去噪自编码器 import torch import torch.nn as nn import torch.utils as utils from torch.autograd import Variable i

学习笔记TF025:自编码器

传统机器学习依赖良好的特征工程.深度学习解决有效特征难人工提取问题.无监督学习,不需要标注数据,学习数据内容组织形式,提取频繁出现特征,逐层抽象,从简单到复杂,从微观到宏观. 稀疏编码(Sparse Coding),基本结构组合.自编码器(AutoEncoder),用自身高阶特征编码自己.期望输入/输出一致,使用高阶特征重构自己. Hinton教授在Science发表文章<Reducing the dimensionality of data with neural networks>,讲解自

常用编码软件简单使用记录 1 : 自主编码器

用于转码或者编码的软件很多.但是实际上编码器的数量是是相对比较少的.很多编码软件都算是编码器的GUI.它们外观不同,但是实际上都调用了同样的编码器.比如说一般情况下编码H.264的时候都调用了x264.这类软件很多,比如格式工厂,狸窝视频转换器,MediaCoder,TMPGEnc,HandBrake等等.而有一些公司的编码软件是使用自己的编码器的.这些公司规模较大,因而有足够的资源自己开发编码器.比如Mainconcept,Divx,Elecard,Intel.最近在做转码方面的研究,简单记录

verilog之:旋转编码器驱动

旋转编码器可通过旋转可以计数正方向和反方向转动过程中输出脉冲的次数,旋转计数不像电位计,这种转动计数是没有限制的.配合旋转编码器上的按键,可以复位到初始状态,即从0开始计数. 工作原理: 增量编码器是一种将旋转位移转换为一连串数字脉冲信号的旋转式传感器.这些脉冲用来控制角位移.在Eltra编码器中角位移的转换采用了光电扫描原理.读数系统以由交替的透光窗口和不透光窗口构成的径向分度盘(码盘)的旋转为依据,同时被一个红外光源垂直照射,光把码盘的图像投射到接收器表面上.接收器覆盖着一层衍射光栅,它具有

STM32正交编码器驱动电机

1.编码器原理        什么是正交?如果两个信号相位相差90度,则这两个信号称为正交.由于两个信号相差90度,因此可以根据两个信号哪个先哪个后来判断方向. 这里使用了TI12模式,例如当T1上升沿,T2在低电平时:T1下降沿,T2在高电平时,向上计数,这样的好处是当有毛刺产生的时候,会自动+1 -1过滤掉毛刺. 2.编码器的中断 由于编码器是基于定时器的,所以编码器的中断实际上就是定时器的中断.也就是说定时器是每隔一定时间加一个数(或减一个数 ),当数到达预设值时就产生中断,而编码器是每一