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当我尝试创建卷积自动编码器时，我遇到了这个问题。___________________________________________________________ 我需要将up_sampling1d_49 [(None, 8192, 64)]转换为与input_56 [(None, 8192, 4)]相同的形状，以训练自动编码器。有没有办法做到这一点？ 我试着使用扁平层和MLP层。
浏览 3提问于2019-04-29得票数 0
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我正在尝试使用编码器集群一个数据集，因为我是这个领域的新手，我不知道如何做it.My主要问题是如何定义损失函数，因为数据集是未标记的，据我所知，我已经从书目中看到了他们定义为损失函数的内容期望的输出和预测的
浏览 1提问于2017-10-24得票数 0
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据我所知，它是由几个堆叠限制Boltzmann机器(RBM)和工作像一个自动编码器。该层的解码器部分只是为了训练编码器以减小井的尺寸。这意味着您希望将编码器的输出“插入”到下一层的输入中。我可以定义一个损耗函数来训练自动编码器(通过比较解码输出的输入)，还有一个其他的损耗函数来训练整个图。我有办法训练这两个损失函数吗？或者我误解了这里的问题，但我觉得自动编码器的解
浏览 5提问于2016-12-07得票数 0
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有5个编码器和5个解码器。第一个编码器的输入维为-> 1x160084，最后一个编码器的输出维为1x624。它需要6秒才能完成。每个编码器都包含两个卷积。每个解码器都有卷积和转置卷积。
在解码器中，执行时间要慢得多。但两者的数据大小大致相同。为何会有这样的分别呢？我需要减少解码器的执行时间。我发现转置卷积的时间是最大的。对于第一个转置卷积输入维数为(1x624x1024)输出
浏览 0提问于2022-09-13得票数 1
我尝试遵循mathworks提供的训练深度稀疏自动编码器(4层)的示例，因此我分别预先训练了自动编码器，然后将其堆叠到一个深度网络中。然而，当我试图通过train(deepnet，InputDataset)指令来微调这个网络时，训练会立即停止，并且我会收到一条“性能目标已达到”的消息。有没有办法在Matlab中以无监督的方式训练和微调深度自动编码器网络(不提供标签
浏览 2提问于2016-10-14得票数 0
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我想在Keras (tensorflow，python)中创建一个基本的卷积式自动编码器，用于音频(MP3、WAV等)。文件。基本上，我正在做的事情是： def mp3_to_array(original_mp3): return original_array2)通过自动编码器运行数组，输出类似(但有损耗的，因为有自动编码器操作)数组。def
浏览 0提问于2019-01-12得票数 2
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我试图在Tensorflow中构建一个递归卷积自动编码器，但是我很难将卷积自动编码器与递归层连接起来。根据我的理解，Tensorflow RNNCell接受形状的输入(batch_size，time_steps，info_vector)，但是我的一维卷积层的输出形状为(batch_size，info_vector有没有办法让tensorflow存储以前的信息向量。或者，我是否需要使用2D卷积，在输入中添加一个额外的t
浏览 3提问于2017-03-28得票数 0
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我有灰度图像，我在x_train和x_test中得到了它们的像素阵列。在MNIST中，他们这样做，但通过将y_train和y_test作为值的向量，然后将输出作为(3000，1)。如果不是为了我的图像，我怎么做同样的事情呢？
浏览 0提问于2021-05-11得票数 0
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我想尝试实现一个自动编码器完全连接的卷积神经网络作为Unet，以将一幅图像转换为另一幅具有未知非线性关系的图像。 我有高斯核卷积算法，它工作得很好，但我想尝试一些机器学习的方法。你有没有其他的ANN架构的想法？没有标准的完全连接的ANN (已经尝试了很好的效果)，非常感谢
浏览 13提问于2020-01-16得票数 0
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训练两个非共享的神经网络。问题是我必须一个接一个地编译和训练这两个网络有没有任何可能的方法来编译和训练这两个网络。因为这两
浏览 2提问于2019-09-23得票数 0
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我在TensorFlow 2中做了一个自动编码器。首先，我需要在数据集上训练模型。训练完自动编码器后，我希望将自动编码器的编码器部分用于不同的数据集，同时保留经过训练的权重。有没有办法做到这一点？下面是我正在尝试使用的一个粗略的自动编码器：from
浏览 41提问于2020-02-19得票数 2
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这自然导致考虑堆叠的自动编码器，这可能是一个好主意。然而，使用卷积神经网络也是有意义的，因为某种类型的滤波通常是一种非常有用的EEG方法，很可能考虑的时间应该是局部的，而不是作为一个整体来分析。有什么好办法把这两种方法结合起来吗？似乎当人们使用CNN的时候，他们通常使用监督训练，还是什么？那么，有没有人知道我是否可以把CNN训练得像个“残废”的自动编码器，还是毫无意义？
例如，我是否应该考虑一些其他的架构，比如一个深层次的信仰网络？
浏览 0提问于2017-03-21得票数 12
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基本编解码结构
、、、
基本的CNN或RNN和编码器解码器有什么区别？编码器和解码器是否需要满足某些特性？据我所知，编码器对另一个维度中的输入进行编码，并创建上下文向量。随后，该上下文向量被解码器解码。我知道它们是不同类型的编码器和解码器，最简单的架构是什么？
我是否应该在编码器中使用像word2vect这样的预定义词嵌入(如果我有文本作为输入)？
浏览 0提问于2018-03-09得票数 3
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在我的训练失败中，我一直有一些奇怪的行为，我不知道是什么原因造成的。轴是损失与纪元。这里发生了两件事:首先，验证损失开始随着训练损失的减少而良好地下降，然后它们开始出现强烈的分歧。然后，验证损失回落以满足训练损失-在这里，它与训练损失的巨大峰值不谋而合。
有没有人知道是什么导致了这种情况，以及可以做些什么来确保事情向下顺利进行？这是使用Adam优化器获得的，在本例中是在卷积自动编码器上获得的，但我也在LSTM上获得了这一点。
浏览 7提问于2017-06-24得票数 0
我从GANs开始，我正在MNIST数据集上训练一个DC-GAN。我想使用Frechet初始距离(FID)来评估我的模型。由于盗梦空间网络没有对MNIST数字进行分类训练，我可以使用任何简单的MNIST分类器吗?或者对于我需要使用的分类器有什么条件？还是我应该只使用盗梦空间网络？
浏览 3提问于2019-07-24得票数 4
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我正在用tf.Estimator训练一个变分自动编码器。model_fn包含编码器和解码器，并将图像作为输入。在部署或评估阶段，我希望模型将随机采样的潜在代码作为输入，并仅执行解码器部分。有没有办法把编码器和解码器从我的估计器中分离出来？
浏览 2提问于2019-04-16得票数 0
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我正在做一个python的图像识别项目。我在期刊上读到，如果将自组织映射(SOM)执行的聚类输入到监督神经网络中，则图像识别的准确性比监督网络本身更高。我自己尝试过，使用SOM执行聚类，然后在每次迭代后使用获胜神经元的坐标作为keras的多层感知器的输入。然而，精确度非常差。
浏览 7提问于2017-03-06得票数 0
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我试着理解TensorFlow的输出层有什么可能。具体来说，输出总是平面数组吗？如果我的输出是一幅图片，那么TF是否可以输出一个多维像素数组，例如[R0，G0，b0，R1，G1，b1，.]？如果是的话，该网络将如何构建？如何定义输出层的维度/形状？单位(数)正整数，输出空间的维数。
参考资料：https://js.
浏览 0提问于2020-11-21得票数 2
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将32位波形转换为16位波形
、、、、
我正在努力将其转换为16位波形，以便像lame这样的编码器可以处理它(它显示不支持的数据格式: 0x0003)。我尝试将wave流本身中的位(不是我的强项)从32位转换为16位，但结果听起来仍然失真。= WaveFormatEncoding.IeeeFloat)抛出新的ApplicationException(“只支持32位浮点”)；我也会满足于使用lame<em
浏览 5提问于2010-09-29得票数 2
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我正在开发本地应用程序(没有Java API调用)，我需要对摄像头的实时提要进行编码并将其转储。并避免任何memcpy到编码器的输入缓冲区。以前，我可以使用AImage阅读器从摄像头捕获yuv数据并保存，也可以通过将保存的yuv数据传递到编码器的输入缓冲区进行编码，但现在我希望避免保存，然后将其传递给编码器。我们有没有办法只使用android ndk中可用的AMediacodec API来实现这一点呢？
浏览 3提问于2020-07-10得票数 0
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