自動(dòng)編碼器是無(wú)監(jiān)視的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,可以學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的隱含特征。 這稱(chēng)為編碼(coding ),可以利用同時(shí)學(xué)習(xí)到的新特征重構(gòu)原始輸入數(shù)據(jù)。 這被稱(chēng)為解碼(decoding )。 從直觀上看,自動(dòng)編碼器可以用于特征降維,類(lèi)似于主成分分析PCA,但性能比PCA高,是因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以提取更有效的新特征。接下來(lái),GUBOA編碼器董工就跟大家詳細(xì)探討下自編碼器的特點(diǎn)及應(yīng)用。
編碼器:該部分可以將輸入壓縮為潛在的空間表示,可以用編碼函數(shù)h=f(x )表示。
:這個(gè)部分可以重構(gòu)來(lái)自潛在空間表示的輸入,可以用函數(shù)r=g(h )表示。
自編碼器結(jié)構(gòu)特點(diǎn)可以用函數(shù)g(f ) x ) )=r進(jìn)行記述。 其中,輸出r接近原始輸入x。目前,自編碼器的應(yīng)用主要有兩個(gè)方面,一是數(shù)據(jù)去噪,二是為可視化而降維。 通過(guò)設(shè)置適當(dāng)?shù)木S和稀疏約束,自編碼器可以學(xué)習(xí)比PCA等技術(shù)更有趣的數(shù)據(jù)投影。
編碼器可以根據(jù)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行無(wú)監(jiān)視的學(xué)習(xí)。 也就是說(shuō),可以將該算法應(yīng)用于數(shù)據(jù)集,獲得良好的性能。 另外,不需要新的特征工程,只需要適當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。自動(dòng)編碼器是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種,經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后可以嘗試將輸入復(fù)制到輸出上。 換言之,就是使輸出的內(nèi)容和輸入的內(nèi)容相同。 自動(dòng)編碼器的內(nèi)部有隱式層h,可以生成編碼來(lái)表示輸入。 可認(rèn)為該網(wǎng)絡(luò)由一個(gè)編碼器h=f(x )和生成重構(gòu)的r=g ) h )兩部分組成。 最后使x等于約g(f ) x ) )。 網(wǎng)絡(luò)不能設(shè)計(jì)為x=g(f ) x ) )。 理論上可以,但通常不做。自動(dòng)編碼器應(yīng)該被設(shè)計(jì)成不能學(xué)習(xí)的拷貝,通過(guò)施加一些限制,自動(dòng)編碼器只能進(jìn)行近似的拷貝。 由于它們可以學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的有用特性,因此自編碼器根據(jù)約束而具有不同的屬性。
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