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深度学习中的自动编码器：TensorFlow示例

典型的自动编码器定义有输入，内部表示和输出（输入的近似值）。学习发生在附加到内部表示的层中。实际上，有两个主要的层块看起来像传统的神经网络。稍有不同的是包含输出的图层必须等于输入。...输入进入隐藏层以便压缩或减小其大小，然后到达重建层。目标是生成与原始图像一样接近的输出图像。模型必须学习在一组约束下实现其任务的方法，即具有较低维度的约束。   ...您将训练堆叠自动编码器，即具有多个隐藏层的网络。您的网络将有一个1024点的输入图层，即32×32，即图像的形状。编码器块将具有一个具有300个神经元的顶部隐藏层，具有150个神经元的中心层。...解码器块与编码器对称。您可以在下图中显示网络。请注意，您可以更改隐藏层和中间层的值。   构建自动编码器与任何其他深度学习模型非常相似。...自动编码器的体系结构与称为中心层的枢轴层对称。

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在TensorFlow 2.0中实现自动编码器

这篇文章是一个尝试，为TensorFlow 2.0工作的实体做出贡献。将讨论自动编码器的子类API实现。...然后将隐藏层连接到一个层（self.output_layer），该层将数据表示编码为较低维度，其中包含它认为重要的特征。因此Encoder层的“输出” 是输入数据x的学习数据表示z。...定义一个Decoder也继承了它的类tf.keras.layers.Layer。 该Decoder层还被定义为具有单个隐藏的神经元层，以通过编码器从学习的表示重建输入特征。...然后将其隐藏层连接到一个层，该层将数据表示从较低维度解码为其原始维度。因此解码器层的“输出”是来自数据表示z的重建数据x。最终解码器的输出是自动编码器的输出。...如上所述使用编码器层的输出作为解码器层的输入。就是这样了？不，不完全是。 到目前为止只讨论了自动编码器的组件以及如何构建它，但还没有讨论它是如何实际学习的。

3.3K20
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
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    Word2Vec教程-Skip-Gram模型模型“伪”任务关于模型的更多细节隐藏层输出层

    另一个你可能在无监督学习中看到这种技巧，在无监督学习中，你训练一个自动编码器来将输入向量“压缩”到隐藏层，然后将它“解压”到的原始输出层。...在训练完它后，你舍去输出层（解压步骤），只使用隐藏层的数据——这是一个不需要标记训练数据就能学习好图像特征的技巧。...下面是我们神经网络的结构： ? 在隐藏层中没有使用激活函数，而在输出层使用了softmax，我们稍后在讨论这个原因。...这就意味着模型中的隐藏层其实运作为一个单词查找表，隐藏层的输出为输入单词的“词向量”。...输出层 隐藏层产生的1×300的词向量将会传送到输出层，这个输出层是一个softmax regressio分类器，其要领就是每一个输出神经单元将会产生一个介于0到1的输出，并且所有输出值的和为1。

    1.2K40

    fastText、TextCNN、TextRNN…这套NLP文本分类深度学习方法库供你选择

    注意机制： 传输编码器输入列表和解码器的隐藏状态 计算每个编码器输入隐藏状态的相似度，以获得每个编码器输入的可能性分布。 基于可能性分布的编码器输入的加权和。...logits是通过隐藏状态的投影层（对于解码器步骤的输出，在GRU中，我们可以仅使用来自解码器的隐藏状态作为输出）。 当测试时，没有标签。...但是，Transformer，它仅仅依靠注意机制执行这些任务，是快速的、实现新的最先进的结果。 它还有两个主要部分：编码器和解码器。看以下内容： 编码器： 共6层，每个层都有两个子层。...除了每个编码器层中的两个子层之外，解码器插入第三子层，其在编码器堆栈的输出上执行多向注意。 与编码器类似，我们采用围绕每个子层的残余连接，然后进行层归一化。...详情： 输入模块： 一个句子：使用gru获取隐藏状态b.list的句子：使用gru获取每个句子的隐藏状态。例如 [隐藏状态1,隐藏状态2,隐藏状态...,隐藏状态n]。

    6.9K121

    在TensorBoard中使用t-SNE实现TensorFlow自动编码器的可视化嵌入

    将TensorBoard插在MNIST数据集上的一个自动编码器上，用于演示非监督机器学习的t-SNE嵌入的可视化。...需要说明的是，在这个项目中，我们有两种类型的嵌入: 我们使用自动编码器来嵌入和压缩数据集。这是对我们的数据进行无监督的神经压缩，并且这样的神经压缩可以揭示在无标记数据可用的各种任务中显得非常有用。...我们将自动编码器嵌入到t-SNE中来进一步压缩信息，从而可视化自动编码器的嵌入过程。...嵌入一个自编码器 与在原始的MNIST输入图像上运行的t-SNE嵌入相比，这里的细微差别在于，我们可以看到编码器在其压缩的内部层表示中编码的过程(在下图中称为“代码（code）”，并且通常被称为“嵌入（...图片来源：https://en.wikipedia.org/wiki/File:Autoencoder_structure.png 我们在这里训练的编码器是非常简单的，只是举了一个64个神经元的代码的例子

    1.9K40

    Seq2Seq、SeqGAN、Transformer…你都掌握了吗？一文总结文本生成必备经典模型（一）

    给定z后，解码器每次生成一个元素的符号输出序列（y1, ..., ym）。在每个步骤中，该模型是自动回归的，在生成下一个符号时，将先前生成的符号作为额外的输入。...编码器是由N=6个相同的层堆叠而成。每层有两个子层。第一层是一个多头自注意力机制，第二层是一个简单的、按位置排列的全连接前馈网络。在两个子层的每一个周围采用了一个残差连接，然后进行层的归一化。...除了每个编码器层的两个子层之外，解码器还插入了第三个子层，它对编码器堆栈的输出进行多头注意力。与编码器类似，在每个子层周围采用残差连接，然后进行层归一化。...Encoder中的每个位置都能够获取到前一层的所有位置的输出。...Encoder-Decoder之间的Attention，其中Q 来自于之前的Decoder层输出，K、V 来自于encoder的输出，这样decoder的每个位置都能够获取到输入序列的所有位置信息。

    1.1K10

    《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第15章 自编码器

    在这个例子中，只有一个由两个神经元（编码器）组成的隐藏层和一个由三个神经元（解码器）组成的输出层。...训练完一个自编码器后，您只需通过它运行训练集并捕获隐藏层的输出。 这个输出作为下一个自编码器的训练集。...左列是运行第一阶段训练所需的一系列操作。它创建一个绕过隐藏层 2 和 3 的输出层。该输出层与堆叠的自编码器的输出层共享相同的权重和偏置。此外还有旨在使输出尽可能接近输入的训练操作。...因此，该阶段将训练隐藏层1和输出层（即，第一自编码器）的权重和偏置。 图中的右列是运行第二阶段训练所需的一组操作。它增加了训练操作，目的是使隐藏层 3 的输出尽可能接近隐藏层 1 的输出。...第二阶段只是增加了将隐藏层 3 和隐藏层 1 的输出之间的距离最小化的操作（还有一些正则化）。

    1.2K70

    深度学习入门：用MNIST完成Autoencoder

    ❈ Abstract: 用Tensorflow完成Autoencoder的实现，简单介绍了一下什么是Autoencoder以及Autoencoder的应用。...Autoencoder是一种数据的压缩算法，其中数据的压缩和解压缩函数必须是数据相关的,有损的，从样本中自动学习的。在大部分提到自动编码器的场合，压缩和解压缩的函数是通过神经网络实现的。...首先我们先建立一个单层ReLu隐藏层来完成一个很简单的Autoencoder，这一层是用来做压缩的。然后encoder就是输入层和隐藏层，decoder是隐藏层和输出层。...这句话比较难理解，就是输入层进行输入，经中间的隐藏层来进行一些变换，隐藏层为encoder和decoder共有。...而后至输出层得到结果，然而由于我们将图像正则化了，所以我们需要在输出层上加一个Sigmoid函数来获得结果。 对了，在这里解释一下为啥是784： ? ? ? ?

    1.5K60

    《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第15章 自编码器

    在这个例子中，只有一个由两个神经元（编码器）组成的隐藏层和一个由三个神经元（解码器）组成的输出层。...训练完一个自编码器后，您只需通过它运行训练集并捕获隐藏层的输出。 这个输出作为下一个自编码器的训练集。...它创建一个绕过隐藏层 2 和 3 的输出层。该输出层与堆叠的自编码器的输出层共享相同的权重和偏置。此外还有旨在使输出尽可能接近输入的训练操作。...因此，该阶段将训练隐藏层1和输出层（即，第一自编码器）的权重和偏置。 图中的右列是运行第二阶段训练所需的一组操作。它增加了训练操作，目的是使隐藏层 3 的输出尽可能接近隐藏层 1 的输出。...第二阶段只是增加了将隐藏层 3 和隐藏层 1 的输出之间的距离最小化的操作（还有一些正则化）。

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    如何利用自编码器实现协同过滤方法

    目录： 本文简介 深度自动编码器 模型实施 1 介绍 自动编码器是一种深度学习神经网络架构，可实现协同过滤领域最佳的性能。文章的第一部是理论概述，将会介绍简单的自动编码器及深度自编码器的基础数学概念。...在结构上，自编码器的形式是一个前馈神经网络，由输入层、一个隐藏层和一个输出层（图 1）构成。...自编码器的隐藏层比输入层小，这使得模型可以通过学习数据中的相关性在隐藏层中创建数据的压缩表示。 输入层到隐藏层的转换被称为编码步骤，从隐藏层到输出层的转换称为解码步骤。...自编码器的训练 在训练期间，编码器接收输入数据样本 x 并将其映射到所谓的隐藏层或隐层表示 z 上。然后解码器将 z 映射到输出向量 x' 上，后者是（在最好的情况下）输入数据 x 的准确表示。...深度自编码器 简单自动编码器的扩展版是 Deep Autoencoder（图 2）。从图 2 中可以看出，它与简单的计数器部分唯一的区别在于隐藏层的数量。 ? 图 2. 深度自编码器的架构。

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    如何利用自编码器实现协同过滤方法

    目录： 本文简介 深度自动编码器 模型实施 1 介绍 自动编码器是一种深度学习神经网络架构，可实现协同过滤领域最佳的性能。文章的第一部是理论概述，将会介绍简单的自动编码器及深度自编码器的基础数学概念。...在结构上，自编码器的形式是一个前馈神经网络，由输入层、一个隐藏层和一个输出层（图 1）构成。...自编码器的隐藏层比输入层小，这使得模型可以通过学习数据中的相关性在隐藏层中创建数据的压缩表示。 输入层到隐藏层的转换被称为编码步骤，从隐藏层到输出层的转换称为解码步骤。...自编码器的训练 在训练期间，编码器接收输入数据样本 x 并将其映射到所谓的隐藏层或隐层表示 z 上。然后解码器将 z 映射到输出向量 x' 上，后者是（在最好的情况下）输入数据 x 的准确表示。...深度自编码器 简单自动编码器的扩展版是 Deep Autoencoder（图 2）。从图 2 中可以看出，它与简单的计数器部分唯一的区别在于隐藏层的数量。 ? 图 2. 深度自编码器的架构。

    49430

    直观理解并使用Tensorflow实现Seq2Seq模型的注意机制

    解决方案:我们解决了上述问题，不仅依靠编码器的最终状态来获取源句的信息，还使用了编码器所有输出的加权和。那么，哪个编码器的输出比另一个更重要?注意力机制就是为了解决这个问题。...我们需要知道哪个编码器的输出拥有类似的信息，我们需要知道在解码器隐藏状态下，哪个编码器输出的信息与解码器隐藏状态下的相似。...这样做是为了规范化分数并在区间[0,1]内获取值。编码器输出与相应的注意分数相乘，然后相加得到一个张量。这基本上是编码器输出的加权和，通过reduce_sum()函数实现。...就像编码器一样，我们在这里也有一个嵌入层用于目标语言中的序列。序列中的每一个单词都在具有相似意义的相似单词的嵌入空间中表示。 我们也得到的加权和编码器输出通过使用当前解码隐藏状态和编码器输出。...训练 我们定义我们的损失函数和优化器。选择了稀疏分类交叉熵和Adam优化器。每个训练步骤如下： 从编码器对象获取编码器序列输出和编码器最终隐藏状态。

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    深度学习：Seq2seq模型

    编码encoder  在RNN中，当前时间的隐藏状态是由上一时间的状态和当前时间输入决定的，也就是  ht=f(ht−1,xt)  获得了各个时间段的隐藏层以后，再将隐藏层的信息汇总，生成最后的语义向量...  C=q(h1,h2,h3,…,hTx)  一种简单的方法是将最后的隐藏层作为语义向量C，即  C=q(h1,h2,h3,…,hTx)=hTx  解码decoder  解码阶段可以看做编码的逆过程。...  yt=g({y1,…,yt−1},C)  而在RNN中，上式又可以简化成  yt=g(yt−1,st,C)  其中s是输出RNN中的隐藏层  st=f(st−1,y t−1,  C)  C代表之前提过的语义向量...在机器翻译任务上，Cho等人在Decoder部分进行了改进，为Decoder RNN的每个结点添加了由Encoder端得到的上下文向量作为输入，使得解码过程中的每个时刻都有能力获取到上下文信息，从而加强了输出序列和输入序列的相关性...上联给出                                                        完全自动生成对联（上联也自动生成）  [使用Encoder-Decoder模型自动生成对联的思路

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    深度学习算法(第28期)----如何高效的训练自编码器？

    多图训练 上期我们学过在tensorflow中如何实现一个栈式自编码器，当然那样的自编码器训练起来注定是很慢的。...为了实现这种多阶段的训练算法，最简单的方法就是对每一个阶段用不同的图。 训练完一个自编码器后，您只需通过它运行训练集并捕获隐藏层的输出，然后把这个输出作为下一个自编码器的训练集。...左边的一系列操作是训练的第一阶段，它创建一个绕过隐藏层2和3的输出层。该输出层与栈式自编码器的输出层共享相同的权重和偏置。该输出层上面是在使之尽可能接近输入的训练操作。...因此，该阶段将训练隐藏层1和输出层（即第一自编码器）的权重和偏置。 右边的训练操作相当于是训练的第二个阶段，它旨在使得隐藏层3尽可能的逼近隐藏层1。...第二阶段只是增加了将隐藏层3和隐藏层1的输出之间的距离最小化的操作（包括一些正则化）。

    1.6K20

    NNLM、RNNLM、LSTM-RNNLM、Bi-lstm、GPT-1…你都掌握了吗？一文总结语音识别必备经典模型（一）

    第二层是隐藏层，激活函数用tanh。第三层是输出层，因为是语言模型，需要根据前n个单词预测下一个单词，所以是一个多分类器，用softmax进行分类。...模型的自由参数是输出偏置b（有|V|元素），隐藏层偏置d（有h元素），隐藏到输出的权重U（一个|V|×h矩阵），单词特征到输出的权重W（一个|V|×(n-1)m矩阵），隐藏层权重H（一个h×(n-1)m...双向RNN（BRNN）通过用两个独立的隐藏层来处理两个方向的数据来做到这一点，然后再将这些数据反馈给同一个输出层。...如图6所示，BRNN通过迭代后向层从t=T到1，前向层从t=1到T，然后更新输出层来计算前向隐藏序列→h，后向隐藏序列←h和输出序列y： 将BRNN与LSTM结合起来就得到了双向LSTM，它可以在两个输入方向上获取长距离的上下文...双向RNN 可以通过将多个RNN隐藏层相互堆叠来创建深度RNN，一个层的输出序列形成下一个层的输入序列，如图7所示。

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    基于Seq2Seq结构和注意力机制的神经机器翻译

    其中h_t是时间t的隐藏状态，c是根据隐藏状态序列生成的向量，f和q是非线性函数。 在定义编码器网络之前，我们引入了一层来学习英语语料库的最终令牌的128维表示（嵌入空间的大小）。...因此，RNN的输入维数增加了1。RNN由一个具有1024个单位的长短期内存（LSTM）层组成。填充值在RNN中被屏蔽，因此它们将被忽略。编码器是一个多输出模型：它输出LSTM层的隐藏状态和单元状态。...首先，我们定义了一个函数，该函数将葡萄牙语语料库拆分为馈入解码器模型的输入和输出张量。其次，我们创建了完整模型的前进和后退遍历。我们将英语输入传递给编码器，以获取编码器LSTM的隐藏状态和单元状态。...然后将这些隐藏状态和单元状态与葡萄牙语输入一起传递到解码器中。我们定义了损失函数，该函数是在解码器输出和先前拆分的葡萄牙语输出之间计算的，以及相对于编码器和解码器可训练变量的梯度计算。...结果 为了测试我们的模型，我们定义了一组英语句子。为了翻译句子，我们首先以与训练和验证集相同的方式对句子进行预处理和嵌入。接下来，我们将嵌入的句子通过编码器RNN传递，以获取隐藏状态和单元状态。

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    TensorFlow团队：TensorFlow Probability的简单介绍

    TensorFlow Probability适用的情况包括： 你想建立一个数据生成模型，推理其隐藏的过程。 你需要量化预测中的不确定性，而不是预测单个值。 你的训练集具有大量与数据点数量相关的特征。...概率层（tfp.layers）：具有它们所代表函数不确定性的神经网络层，扩展了TensorFlow层。...模型对这些输入进行回归，假定潜在的随机变量，并返回课程评级的分布。在此输出上运行的TensorFlow会话将返回生成的评级。...使用TFP构建变分自动编码器 变分自动编码器是一种机器学习模型，它使用一个学习系统来表示一些低维空间中的数据，并且使用第二学习系统来将低维表示还原为原本的输入。...num_draws=1) train= tf.train.AdamOptimizer( learning_rate=0.01).minimize(elbo_loss) 详细信息，请查看我们的变分自动编码器示例

    2.2K50

    TensorFlow 1.x 深度学习秘籍：6~10

    第一个是编码器，它在嵌入空间中工作，非常紧密地映射相似的单词。 编码器理解训练示例的含义，并产生张量作为输出。 然后只需将编码器的最后一个隐藏层连接到解码器的初始层，即可将该张量传递给解码器。...隐藏层中神经元的数量少于输入（或输出）层中神经元的数量。 这导致对网络中信息流产生瓶颈效应，因此我们可以将隐藏层视为瓶颈层，从而限制了要存储的信息。...自编码器中的学习包括在隐藏层上开发输入信号的紧凑表示，以便输出层可以忠实地再现原始输入： 具有单个隐藏层的自编码器 准备 此秘籍将使用自编码器进行图像重建； 我们将在 MNIST 数据库上训练自编码器...原因是，在自编码器中，还有其他权重（从隐藏层到解码器输出层的权重）需要训练，因此保留了学习知识。 随着自编码器了解更多，即使两者都将信息压缩到相同的尺寸，它的表现也比 RBM 更好。...（输出）层相比，它们中的隐藏层具有较低的尺寸。

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