开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

训练LSTM自动编码器时出错：“没有为任何变量提供渐变”

训练LSTM自动编码器时出现错误信息“没有为任何变量提供渐变”通常是由于以下几个原因导致的：

数据准备问题：首先，需要确保输入数据的格式正确，并且已经进行了适当的预处理。对于LSTM自动编码器，输入数据通常是一个序列，例如时间序列数据或文本数据。确保数据已经被转换成适当的张量形状，并进行了归一化或标准化处理。
模型配置问题：检查模型的配置是否正确。确保LSTM自动编码器的输入和输出维度匹配，并且隐藏层的大小和层数设置正确。还要确保模型的损失函数和优化器选择正确。
训练参数设置问题：检查训练参数的设置是否合理。例如，学习率是否过大或过小，批量大小是否合适，训练迭代次数是否足够等。调整这些参数可以尝试解决梯度消失或梯度爆炸的问题。
梯度消失或梯度爆炸问题：LSTM自动编码器中常常会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题。这可能是由于梯度在反向传播过程中指数级地增长或衰减导致的。可以尝试使用梯度裁剪、权重初始化、正则化等技术来缓解这个问题。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址如下：

腾讯云AI Lab：提供了丰富的人工智能服务和开发工具，包括自然语言处理、图像识别、语音识别等领域的API和SDK。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云云服务器（CVM）：提供了弹性、安全、稳定的云服务器实例，适用于各种计算场景。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云对象存储（COS）：提供了高可靠、低成本的云端存储服务，适用于存储和管理各种类型的数据。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cos

请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和情况进行。

相关搜索:没有为任何变量- LSTM自动编码器提供渐变 Tensorflow自动编码器ValueError:没有为任何变量提供渐变 ValueError:使用model.fit时没有为任何变量提供渐变使用tensorflow ValueError拟合线性二进制分类器时出错:没有为任何变量提供梯度，请检查图表 js模板引擎原理 js日期减一个月 js 判断输入法 js上传图片代码 js关闭模式窗口 js判断非法字符

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

AD预测论文研读系列2

多模生物学、影像学和神经心理学标记物已经展示了区分阿尔茨海默病（AD）患者和认知正常的老年人的良好表现。然而，早期预测轻度认知功能障碍（MCI）患者何时和哪些会转变为AD痴呆仍然困难。通过模式分类研究表明，基于纵向数据的模式分类器比基于横截面数据的模式分类器具有更好的分类性能。研究人员开发了一个基于递归神经网络（RNN）的深度学习模型，以学习纵向数据的信息表示和时间动态。将个体受试者的纵向认知测量，与基线海马MRI相结合，建立AD痴呆进展的预后模型。大量MCI受试者的实验结果表明，深度学习模型可以从纵向数据中学习信息性测量，以描述MCI受试者发展为AD痴呆的过程，并且预测模型可以以高精度在早期预测AD进展。最近的研究表明，如果使用纵向而非横截面数据构建分类器，可以获得更好的性能

01

十大深度学习算法的原理解析

深度学习是机器学习的子集，它基于人工神经网络。学习过程之所以是深度性的，是因为人工神经网络的结构由多个输入、输出和隐藏层构成。每个层包含的单元可将输入数据转换为信息，供下一层用于特定的预测任务。得益于这种结构，机器可以通过自身的数据处理进行学习。

02

史上最全！27种神经网络简明图解：模型那么多，我该怎么选？

大数据文摘作品编译：田奥leo、桑桑、璐、Aileen 27种？！神经网络竟有那么多种？这篇文章将逐一介绍下面这张图片中的27种神经网络类型，并尝试解释如何使用它们。准备好了吗？让我们开始吧！神经网络的种类越来越多，可以说是在呈指数级地增长。我们需要一个一目了然的图表，在这些新出现的网络构架和方法之间进行导航。幸运的是，来自Asimov研究所的Fjodor van Veen编写了一个关于神经网络的精彩图表（就是上面那张大图）。下面，我们就来逐一看看图中的27种神经网络： Perceptron 感知

04

机器学习研究人员需要了解的8个神经网络架构（下）

上文讲述了机器学习的功能和神经网络的概念，以及简要介绍了感知器和卷积神经网络，接下来继续介绍另外6种神经网络架构。

01

深度学习时间序列异常检测方法

本文全面概述了深度学习用于时间序列异常检测的最新架构，提供了基于策略和模型的方法，并讨论了各种技术的优点和局限性。此外，还举例说明了近年来深度学习在时间序列异常检测中各领域的应用。

01

利用VAE和LSTM生成时间序列

随着时间的推移，用于生成的深度学习模型的使用正变得越来越流行。这些类型的模型被称为生成算法，在研究一个参考群体后被用于在各个领域生成新的和不可见的样本。这些技术最著名的应用是在计算机视觉领域，各种应用程序可以生成以前不存在的图像。

04

盘点金融领域里常用的深度学习模型

在今天我们发布的这篇文章中，作者 Sonam Srivastava 介绍了金融中的三种深度学习用例及这些模型优劣的证据。我们跟随 Sonam Srivastava 的分析，并展望深度学习在金融领域的

【干货】一文读懂什么是变分自编码器

【导读】本文是工程师Irhum Shafkat的一篇博文，主要梳理了变分自编码器的相关知识。我们知道，变分自编码器是一种生成模型，在文本生成、图像风格迁移等诸多任务中有显著的效果，那么什么是变分自编码

如何用LSTM自编码器进行极端事件预测？（含Python实现）

原标题 | Extreme Event Forecasting with LSTM Autoencoders

06

扩散模型就是自动编码器！DeepMind研究学者提出新观点并论证

明敏发自凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 由于在图像生成效果上可以与GAN媲美，扩散模型最近成为了AI界关注的焦点。谷歌、OpenAI过去一年都提出了自家的扩散模型，效果也都非常惊艳。另一边，剑桥大学的学者David Krueger提出，自动编码器会不会卷土重来成为研究热潮。就在最近，DeepMind的一位研究科学家Sander Dieleman基于以上两股热潮，提出了自己的观点：扩散模型就是自动编码器啊！这一观点立刻引起了不少网友的注意，大家看了Sander的阐述，都觉得说得很

02

机器学习常用神经网络架构和原理

一、为什么需要机器学习？有些任务直接编码较为复杂，我们不能处理所有的细微之处和简单编码，因此，机器学习很有必要。相反，我们向机器学习算法提供大量数据，让算法不断探索数据并构建模型来解决问题。比如：在新的杂乱照明场景内，从新的角度识别三维物体；编写一个计算信用卡交易诈骗概率的程序。机器学习方法如下：它没有为每个特定的任务编写相应的程序，而是收集大量事例，为给定输入指定正确输出。算法利用这些事例产生程序。该程序与手写程序不同，可能包含数百万的数据量，也适用于新事例以及训练过的数据。若数据改变，程序在新数据上

07

【干货】深度学习全网最全学习资料汇总之模型介绍篇

【AI研习社】关注AI前沿、开发技巧及技术教程等方面的内容。欢迎技术开发类文章、视频教程等内容投稿，邮件发送至：zhangxian@leiphone.com ————————————————————

04

神奇！无需数据即可进行机器翻译操作

在日常工作中，深度学习正在被积极地使用。与其他机器学习算法不同的是，深度网络最有用的特性是，随着它获得更多的数据，它们的性能就会有所提高。因此，如果能够获得更多的数据，则可以预见到性能的提高。深度网络的优势之一就是机器翻译，甚至谷歌翻译现在也在使用它们。在机器翻译中，需要句子水平的并行数据来训练模型，也就是说，对于源语言中的每句话，都需要在目标语言中使用翻译的语言。不难想象为什么会出现这样的问题。因为我们很难获得大量的数据来进行一些语言的配对。本文是如何构建的？这篇文章是基于“只使用语料库来进行无监督

06

智能运维探索 | 云系统中的异常检测方法

随着云技术的飞速发展，云系统的复杂性和规模不断增加，云系统的稳定性受到了极大挑战。为了解决运维问题，运营商会通过指标（Metrics）、日志（Logs）等多个维度信息来了解云系统的运行状态。

03

11种主要神经网络结构图解

随着深度学习的快速发展，人们创建了一整套神经网络结构来解决各种各样的任务和问题。尽管有无数的神经网络结构，这里有十一种对于任何深度学习工程师来说都应该理解的结构，可以分为四大类: 标准网络、循环网络、卷积网络和自动编码器。

02

上手必备！不可错过的TensorFlow、PyTorch和Keras样例资源

TensorFlow、Keras和PyTorch是目前深度学习的主要框架，也是入门深度学习必须掌握的三大框架，但是官方文档相对内容较多，初学者往往无从下手。本人从github里搜到三个非常不错的学习资源，并对资源目录进行翻译，强烈建议初学者下载学习，这些资源包含了大量的代码示例（含数据集），个人认为，只要把以上资源运行一次，不懂的地方查官方文档，很快就能理解和运用这三大框架。

02

总结 27 类深度学习主要神经网络：结构图及应用

目前深度学习中的神经网络种类繁多，用途各异。由于这个分支在指数增长，跟踪神经网络的不同拓扑有助于更深刻的理解。本文将展示神经网络中最常用的拓扑结构，并简要介绍其应用。

04

JMC｜用于从头药物设计的生成模型

2021年9月17日，中科院上海药物所的蒋华良和郑明月以及华为健康智能实验室的乔楠等人在Journal of Medicinal Chemistry杂志发表文章，对用于从头药物设计的多个生成模型进行了总结和分析。

03

神经网络主要类型及其应用

目前深度学习中的神经网络种类繁多，用途各异。由于这个分支在指数增长，跟踪神经网络的不同拓扑有助于更深刻的理解。在本文中，我们将展示神经网络中最常用的拓扑结构。

02

炼丹侠必知的11大神经网络结构汇总！

随着深度学习的快速发展，目前已经出现了海量的不同结构的神经网络，本文介绍11种炼丹师都需要知道一点的神经网络结构。

02

了解DeepFakes背后的技术

在计算机科学中，人工神经网络由成千上万个以特定方式连接的节点组成。节点通常分层排列; 它们的连接方式决定了网络的类型，最终决定了网络在另一网络上执行特定计算任务的能力。传统的神经网络可能看起来像这样：

02

R语言用FNN-LSTM假近邻长短期记忆人工神经网络模型进行时间序列深度学习预测4个案例|附代码数据

在最近的一篇文章中，我们展示了一个LSTM模型，通过假近邻（FNN）损失进行正则化，可以用来重建一个非线性动态系统（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。

02

Deep Learning for Computer Vision: A Brief Review

在过去的几年里，深度学习方法在几个领域的表现都超过了以往的机器学习技术，其中最突出的一个例子就是计算机视觉。这篇综述文章简要介绍了计算机视觉问题中最重要的一些深度学习方案，即卷积神经网络、深度玻尔兹曼机和深度信念网络，以及叠加去噪自编码器。简要介绍了它们的历史、结构、优点和局限性，然后介绍了它们在各种计算机视觉任务中的应用，如对象检测、人脸识别、动作和活动识别以及人体姿态估计。最后，简要介绍了未来计算机视觉问题深度学习方案的设计方向和面临的挑战。

01

【2万字干货】利用深度学习最新前沿预测股价走势

在本篇文章中，我们将创建一个完整的程序来预测股票价格的变动。为此，我们将使用生成对抗性网络（GAN），其中LSTM是一种递归神经网络，它是生成器，而卷积神经网络CNN是鉴别器。我们使用LSTM的原因很明显，我们试图预测时间序列数据。为什么我们使用GAN，特别是CNN作为鉴别器？这是一个好问题，后面会有专门的部分介绍。

04

深度学习：7种范例教程分享

来源商业新知网，原标题：MIT高赞深度学习教程：一文看懂CNN、RNN等7种范例（TensorFlow教程）

03

独家 | 什么是生成模型和GAN？一文体验计算机视觉的魔力（附链接）

这些图像中的所有物体和动物都是由称为生成对抗网络（GAN）的计算机视觉模型生成的！这是目前最流行的深度学习分支之一。这当然有助于激发我们隐藏的创造力!

03

既是自编码器，也是RNN，DeepMind科学家八个视角剖析扩散模型

如果你尝试过目前最火的 AI 绘画工具之一 Stable Diffusion，那你就已经体验过扩散模型（diffusion model）那强大的生成能力。但如果你想更进一步，了解其工作方式，你会发现扩散模型的形式其实有很多种。

03

Commun Biol｜人工智能指导下的内在无序蛋白质的构象挖掘

2022年6月20日，伊利诺伊大学芝加哥分校化学系的Huan-Xiang Zhou等人在Commun Biol发表文章，提出了旨在挖掘IDPs构象空间的生成性自动编码器。这项工作说明了人工智能在IDPs构象挖掘中的巨大潜力。

03

Nat. Mach. Intel. | ReLSO: 具有正则化潜在空间优化的基于Transformer的蛋白生成

今天介绍一篇由耶鲁大学Egbert Castro等人于2022年9月26日发表在nature machine intelligence上的文章。本文引入了正则化潜在空间优化（ReLSO），这是一种基于深度Transformer的自动编码器，它具有高度结构化的潜在空间，经过训练可以联合生成序列并预测适应度。作者团队在几个公开可用的蛋白质数据集上评估了这种方法，观察到ReLSO的序列优化效率更高。

02

OpenAI新作署名Ilya，提取1600万个特征看透GPT-4大脑！

前两天，OpenAI的一群员工刚刚联名发表公开信，表示自主的AI系统正在失控，呼吁公众提高警惕。

01

《异常检测——从经典算法到深度学习》6 基于重构概率的 VAE 异常检测

论文总体结构为： Abstract: 我们提出了一种基于重构概率的异常检测方法可变自动编码器。

03

深度学习中的自动编码器：TensorFlow示例

自动编码器是重建输入的绝佳工具。简单来说，机器就是一个图像，可以生成一个密切相关的图片。这种神经网络中的输入是未标记的，这意味着网络能够在没有监督的情况下进行学习。更准确地说，输入由网络编码，仅关注最关键的特征。这是自动编码器因降维而流行的原因之一。此外，自动编码器可用于生成生成学习模型。例如，神经网络可以用一组面部训练，然后可以产生新的面部。

02

基于可变自动编码器(VAE)的生成建模,理解可变自动编码器背后的原理

生成模型是机器学习中一个有趣的领域，在这个领域中，网络学习数据分布，然后生成新的内容，而不是对数据进行分类。生成建模最常用的两种方法是生成对抗网络(GAN)和可变自编码器(VAE)。在这篇文章中，我将尝试解释可变自动编码器(VAE)背后的原理，以及它是如何生成上述面的数据的。

04

A survey on Bayesian deep learning 2021

A survey on Bayesian deep learning贝叶斯深度学习综述

01

【教程】深度学习中的自动编码器Autoencoder是什么？

自动编码器已成为使计算机系统能够更有效地解决数据压缩问题的技术和技巧之一。它们成为减少嘈杂数据的流行解决方案。

01

走进深度生成模型：变分自动编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）

【导读】近日，深度学习爱好者Prakash Pandey发布一篇博文介绍深度生成模型。我们知道，有监督学习在很多方面都达到了很好的效果，但是，由于有监督学习由于数据集太少等缺点，研究者逐渐偏向于探索无

06

视频 | 论文最爱的变分自编码器（ VAE），不了解一下？

AI 科技评论按：喜欢机器学习和人工智能，却发现埋头苦练枯燥乏味还杀时间？这里是，雷锋字幕组编译的 Arxiv Insights 专栏，从技术角度出发，带你轻松深度学习。原标题： Variation

07

详解自动编码器(AE)

传统的自动编码器是一种数据的压缩算法其算法包括编码阶段和解码阶段，且拥有对称的结构。

03

深度学习算法简要综述(下)

原文：https://theaisummer.com/Deep-Learning-Algorithms/

01

158行Python代码复现：DeepMind提图像生成的递归神经网络DRAW

[ 导读 ]最近，谷歌 DeepMInd 发表论文（DRAW: A Recurrent Neural Network For Image Generation），提出了一个用于图像生成的递归神经网络，该系统大大提高了 MNIST 上生成模型的质量。为更加深入了解 DRAW，本文作者基于 Eric Jang 用 158 行 Python 代码实现该系统的思路，详细阐述了 DRAW 的概念、架构和优势等。

02

158行代码！程序员复现DeepMind图像生成神器

递归神经网络是一种用于图像生成的神经网络结构。Draw Networks 结合了一种新的空间注意机制，该机制模拟了人眼的中心位置，采用了一个顺序变化的自动编码框架，使之对复杂图像进行迭代构造。

03

学界 | Ian Goodfellow强力推荐：DeepMind提出Auto-encoding GAN的变分方法

AI 科技评论按：在机器学习研究领域，生成式对抗网络（GAN）在学习生成模型方面占据着统治性的地位，在使用图像数据进行训练的时候，GAN能够生成视觉上以假乱真的图像样本。但是这种灵活的算法也伴随着优化的不稳定性，导致模式崩溃（mode collapse）。将自动编码器(auto-encoder)与GAN相结合，能够使模型更好的表示所有被训练的数据，以阻止模式崩溃。来自Google DeepMind的研究者Mihaela Rosca等人利用生成模型的层级结构，提出了将自动编码器与生成对抗网络相结合的原则，结

06

自动编码器及其变种

三层网络结构：输入层，编码层（隐藏层），解码层。训练结束后，网络可由两部分组成：1）输入层和中间层，用这个网络对信号进行压缩；2）中间层和输出层，用这个网络对压缩的信号进行还原。图像匹配就可以分别使用，首先将图片库使用第一部分网络得到降维后的向量，再讲自己的图片降维后与库向量进行匹配，找出向量距离最近的一张或几张图片，直接输出或还原为原图像再匹配。该网络的目的是重构其输入，使其隐藏层学习到该输入的良好表征。其学习函数为 h(x)≈x h ( x ) ≈ x h(x) \approx x。但如果输入完全等于输出，即 g(f(x))=x g ( f ( x ) ) = x g(f(x)) = x，该网络毫无意义。所以需要向自编码器强加一些约束，使它只能近似地复制。这些约束强制模型考虑输入数据的哪些部分需要被优先复制，因此它往往能学习到数据的有用特性。一般情况下，我们并不关心AE的输出是什么（毕竟与输入基本相等），我们所关注的是encoder，即编码器生成的东西，在训练之后，encoded可以认为已经承载了输入的主要内容。自动编码器属于神经网络家族，但它们与PCA（主成分分析）紧密相关。尽管自动编码器与PCA很相似，但自动编码器比PCA灵活得多。在编码过程中，自动编码器既能表征线性变换，也能表征非线性变换；而PCA只能执行线性变换。

01

当机器学习遇上运动鞋：摩擦，在这光滑的地上摩擦

在 GOAT（https://www.goat.com/），我们为买家和卖家创造了一个最大的运动鞋安全交易市场。帮助人们表达他们个人的风格和定位的运动鞋世界是 GOAT 的数据团队的主要动力。数据团队构建一系列工具和服务，利用数据科学和机器学习，尽可能减少该社区可能出现的问题。

04

【LeCun & Bengio】NIPS 2015 深度学习专题论坛实录（35PPT）

Yann LeCun：纽约大学终身教授，Facebook人工智能实验室负责人。 Yoshua Bengio：加拿大蒙特利尔大学教授，深度学习大神。 “Deep learning is not a co

06

机器学习与深度学习习题集（中）

这是《机器学习-原理、算法与应用》这是机器学习与深度学习习题的第二部分，为《机器学习-原理，算法与应用》一书编写，二者配合使用。习题集的绝大部分题目都可以在此书中找到答案。同时也可以用作高校相关专业的机器学习，深度学习课程习题集。后续我们将给出最后一部分，以及整个习题集的完整答案。

02

自编码器AE全方位探析：构建、训练、推理与多平台部署

自编码器（Autoencoder, AE）是一种数据的压缩算法，其中压缩和解压缩函数是数据相关的、有损的、从样本中自动学习的。自编码器通常用于学习高效的编码，在神经网络的形式下，自编码器可以用于降维和特征学习。

02

使用数据驱动的分子连续表示进行自动化学设计

今天给大家介绍的是ACS central science上一篇分子生成的文章 " Automatic Chemical Design Using a Data-Driven Continuous Representation of Molecules"

02

学会这10种机器学习算法，你才算入门（附教程）

作为数据科学家的实践者，我们必须了解一些通用机器学习的基础知识算法，这将帮助我们解决所遇到的新领域问题。本文对通用机器学习算法进行了简要的阐述，并列举了它们的相关资源，从而帮助你能够快速掌握其中的奥妙。 ▌1.主成分分析（PCA）/ SVD PCA是一种无监督的方法，用于对由向量组成的数据集的全局属性进行理解。本文分析了数据点的协方差矩阵，以了解哪些维度（大部分情况）/数据点（少数情况）更为重要，即它们之间具有很多的变化，但与其他变量之间的协变性较低）。考虑一个矩阵顶级主成分（PC）的一种方式是考虑它的具

08

机器学习笔记 – 自动编码器autoencoder

简而言之，自动编码器通过接收数据、压缩和编码数据，然后从编码表示中重构数据来进行操作。对模型进行训练，直到损失最小化并且尽可能接近地再现数据。通过这个过程，自动编码器可以学习数据的重要特征。

03

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭