autoencoders पर टैग किए गए जवाब

हाल ही में मैं गहरी शिक्षा के बारे में पढ़ रहा हूं और मैं शर्तों (या कहूँ प्रौद्योगिकियों) के बारे में उलझन में हूं। दोनों के बीच क्या अंतर है संवेदी तंत्रिका नेटवर्क (CNN), प्रतिबंधित बोल्ट्ज़मन मशीनें (आरबीएम) और ऑटो एनकोडर?

123 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  autoencoders  rbm 

वैरिएबल ऑटोकेनोडर्स (VAE) के लिए पुनर्मूल्यांकन चाल कैसे काम करती है? क्या अंतर्निहित गणित को सरल किए बिना एक सहज और आसान स्पष्टीकरण है? और हमें 'ट्रिक' की आवश्यकता क्यों है?

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पीसीए और ऑटोएन्कोडर दोनों ही डिमेंशन में कमी कर सकते हैं, इसलिए उनके बीच क्या अंतर हैं? मुझे किस स्थिति में एक दूसरे का उपयोग करना चाहिए?

56 machine-learning  pca  neural-networks  autoencoders 

स्पर्स कोडिंग को इनपुट वैक्टर का प्रतिनिधित्व करने के लिए आधार वैक्टर के एक अधिक-पूर्ण सेट को सीखने के रूप में परिभाषित किया गया है (<- हम ऐसा क्यों चाहते हैं)। विरल कोडिंग और ऑटोकेनोडर के बीच अंतर क्या हैं? हम विरल कोडिंग और ऑटोकेनोडर का उपयोग कब करेंगे?

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क्या किसी ने पहले से गहन गहन तंत्रिका नेटवर्क में प्रशिक्षण पर कोई साहित्य देखा है? मैंने केवल ऑटोएन्कोडर या प्रतिबंधित बोल्ट्ज़मैन मशीनों में बिना पूर्व-प्रशिक्षित प्रशिक्षण देखा है।

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न्यूरल नेटवर्क्स के साथ डेटा की आयामीता को कम करने में हिंटन और सलाखुद्दीनोव , विज्ञान 2006 ने एक गहन ऑटोएन्कोडर के उपयोग के माध्यम से एक गैर-रैखिक पीसीए का प्रस्ताव किया। मैंने कई बार Tensorflow के साथ PCA autoencoder बनाने और प्रशिक्षित करने की कोशिश की है लेकिन मैं …

31 pca  python  deep-learning  tensorflow  autoencoders 

लगभग सभी कोड उदाहरणों में मैंने एक वीएई के बारे में देखा है, नुकसान कार्यों को निम्नानुसार परिभाषित किया गया है (यह टेंसोफ़्लो कोड है, लेकिन मैंने थीनो, मशाल आदि के लिए समान देखा है। यह एक कंफर्ट के लिए भी है, लेकिन यह भी प्रासंगिक नहीं है , बस …

26 machine-learning  deep-learning  tensorflow  autoencoders  variational-bayes 

के अनुसार इस और इस सवाल का जवाब, autoencoders एक तकनीक आयाम कम करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है होने लगते हैं। मैं अतिरिक्त पता है कि एक है चाहते हैं परिवर्तन संबंधी autoencoder (अपने मुख्य अंतर / एक "पारंपरिक" autoencoders से अधिक लाभ) है और यह …

24 machine-learning  bayesian  deep-learning  autoencoders  variational-bayes 

मेरे पास इन दोनों के रूप में 50,000 चित्र हैं: वे डेटा के ग्राफ़ को दर्शाते हैं। मैं इन छवियों से सुविधाओं को निकालना चाहता था, इसलिए मैंने थीनो (deeplearning.net) द्वारा प्रदान किए गए ऑटोकेन कोड का उपयोग किया। समस्या यह है कि, इन ऑटोसेनोडर्स को कोई भी विशेषता नहीं …

24 machine-learning  neural-networks  feature-construction  rbm  autoencoders 

तो मैं मनुष्यों की छवियों पर प्रचलित करने की कोशिश कर रहा हूं, जो कि संकेतन जाल का उपयोग कर रही हैं। मैं कागज (पेपर 1 और पेपर 2 ) और इस स्टैकओवरफ्लो लिंक को पढ़ता हूं, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि मैं नेट की संरचना को समझ रहा …

23 neural-networks  deep-learning  autoencoders  deep-belief-networks 

मैं थोड़ा सा ऑटोएन्कोडर्स प्रयोग कर रहा हूं, और टेंसरफ़्लो के साथ मैंने एक मॉडल बनाया जो एमएनआईएसटी डेटासेट के पुनर्निर्माण की कोशिश करता है। मेरा नेटवर्क बहुत सरल है: एक्स, ई 1, ई 2, डी 1, वाई, जहां ई 1 और ई 2 एन्कोडिंग परतें हैं, डी 2 और …

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मैं परिवर्तनशील ऑटोकेन्डर और सामान्य (नियतात्मक) ऑटोकेनोडर और उनके पीछे के गणित की मूल संरचना को समझता हूं, लेकिन मैं कब और क्यों एक प्रकार के ऑटोकेनर को दूसरे के लिए पसंद करूंगा? सभी मेरे बारे में सोच सकते हैं कि परिवर्तनशील ऑटोकेनोडर के अव्यक्त चर का पूर्व वितरण हमें …

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हाल ही में, मैं ऑटोएन्कोडर्स का अध्ययन कर रहा हूं। अगर मुझे सही तरीके से समझा जाए, तो एक ऑटोएन्कोडर एक तंत्रिका नेटवर्क है जहां इनपुट परत आउटपुट परत के समान है। इसलिए, तंत्रिका नेटवर्क इनपुट का उपयोग करके आउटपुट का अनुमान लगाने की कोशिश करता है, क्योंकि यह गोल्डन …

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मैं कार्ल Doersch द्वारा वैरिएंट ऑटोएन्कोडर्स पर इस ट्यूटोरियल का अध्ययन कर रहा हूं । दूसरे पृष्ठ में यह कहा गया है: इस तरह के सबसे लोकप्रिय फ्रेमवर्क में से एक है वैरिएंट ऑटोकेनोडर [1, 3], इस ट्यूटोरियल का विषय है। इस मॉडल की धारणाएं कमजोर हैं, और बैकप्रोपैजेशन के …

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मान लीजिए कि मैं 2-लेयर स्टैक्ड ऑटोएन्कोडर और 2-लेयर न्यूरल नेटवर्क के निर्माण के लिए एक एल्गोरिथम लिख रहा हूं। क्या वे समान चीजें या अंतर हैं? मुझे क्या समझ में आता है कि जब मैं एक खड़ी ऑटोकेनोडर का निर्माण करता हूं, तो मैं परत दर परत निर्माण करूंगा। …

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