Auto Encoder

对基于深度神经网络的Auto Encoder用于异常检测的一些思考 from:https://my.oschina.net/u/1778239/blog/1861724 一.前言 现实中,大部分数据都是无标签的,人和动物多数情况下都是通过无监督学习获取概念,故而无监督学习拥有广阔的业务场景.举几个场景:网络流量是正常流量还是攻击流量.视频中的人的行为是否正常.运维中服务器状态是否异常等等.有监督学习的做法是给样本标出label,那么标label的过程肯定是基于某一些规则(图片除外),既然有了规则

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

对于6.12提到的加深网络深度带来的问题,(gradient diffuse  局部最优等)可以使用stack autoencoder的方法来避免 stack autoencoder是哟中逐层贪婪(Greedy layer-wise training)的训练方法,逐层贪婪的主要思路是每次只训练网络中的一层,即首先训练一个只含一个隐藏层的网络,仅当这层网络训练结束之后才开始训练一个有两个隐藏层的网络,以此类推.在每一步中,把已经训练好的前  层固定,然后增加第  层(也就是将已经训练好的前  的输

自编码器是一种有效的提取特征的方法,与PCA无监督降维不同,它实际上是独立于有监督.无监督算法外的自监督算法,Hinton大牛主要就是搞这块的,比如被他当做宝贝的玻尔兹曼机... 下面这个PPT主要讲一下自编码器的原理及其变种. 原文地址:https://www.cnblogs.com/virter/p/9547520.html

人工神经网络 作者:樱花猪 摘要: 本文为七月算法(julyedu.com)12月机器学习第十次次课在线笔记.人工神经网络在支持图像处理.文本.语言以及序列多种类型的数据处理时都用用到.本次课程更加侧重于实践,把抽象的人工神经网络用程序展现出来,课上讲述了编程使用的工具和方法,对于日后实验有非常重要的帮助. 引言: 人工神经网络(Artificial Neural Network,即ANN ),是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点.它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象,建立某种

Distributed Deep Learning on MPP and Hadoop DECEMBER 17, 2014 | FEATURES | BY REGUNATHAN RADHAKRISHNAN Joint work performed by Regunathan Radhakrishnan, Gautam Muralidhar, Ailey Crow, and Sarah Aerni of Pivotal’s Data Science Labs. Deep learning grea

1.绪论 过去几年,深度神经网络在模式识别中占绝对主流.它们在许多计算机视觉任务中完爆之前的顶尖算法.在语音识别上也有这个趋势了.而中文文本处理,以及中文自然语言处理上,似乎没有太厉害的成果?尤其是中文短文本处理的问题上,尚且没有太成功的应用于分布式条件下的深度处理模型?(大公司或许有,但没有开源)本文暂且梳理一下,尝试围绕深度学习和 短文本处理的方方面面就最简单的概念进行一次梳理,并且试图思考一个问题: 深度学习处理中文短文本的最终效果是什么? 我思考后的答案是: 答:是一种模型,可以无需任何

Deep Learning and Shallow Learning 由于 Deep Learning 现在如火如荼的势头,在各种领域逐渐占据 state-of-the-art 的地位,上个学期在一门课的 project 中见识过了 deep learning 的效果,最近在做一个东西的时候模型上遇到一点瓶颈于是终于决定也来了解一下这个魔幻的领域. 据说 Deep Learning 的 break through 大概可以从 Hinton 在 2006 年提出的用于训练 Deep Belief

一 前言 1.1 Creation 据说在费曼死后,人们在他生前的黑板上拍到如图画片,在左上角有道:What i cannot create ,I do not understand. Generative models,就是在做创造的事情. 1.2 Image Processing 二 Generative Models 这是目前的主要方法. 2.1 PixelRNN 每次生成一个像素,用这样的方法,没有任何注释可以训练就有一大堆图像,效果还不错.下边是某一个实例: 2.2 Variation