DenoisingAutoEncoder：通过Python实现的堆叠式降噪自动编码器，旨在学习无监督学习中的高级特征表示。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
去噪自动编码器能够被自身训练，从而以无监督的方式学习特征空间中更高级的表示。通过将预训练的自动编码器逐层堆叠，便可构建出深度神经网络。该网络的训练过程分为三个关键阶段：首先，进行预训练阶段，在此阶段中，每一层都将被独立训练，目标是从经过损坏的版本中恢复原始数据。为了模拟各种可能的输入损坏情况，采用以下几种有效方法：一是添加少量的高斯噪声；二是随机将变量设置为任意值；三是随机将输入变量置零。其次，进入学习阶段，在堆叠结构的顶部引入S形层和softmax层，并针对分类任务进行相应的培训。最后，进行微调阶段，利用标准的反向传播算法对整个网络进行优化调整。例如，创建堆叠降噪自动编码器的结构如下：`sDA = StackedDA([300, 100])`。在预训练过程中，以50%的Salt and Pepper噪声对每一层进行训练。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

堆叠式降噪自动编码器的Python实现：用于无监督学习高级特征表示的Denoising AutoEncoder

优质

本项目实现了堆叠式降噪自编码器（DAE）的Python代码，旨在通过无监督学习方法构建深度神经网络模型，以提取数据中的高级抽象特征表示。去噪自动编码器可以通过无人监督的方式学习特征空间的高级表示，并通过将经过预训练的自动编码器的一层一层堆叠起来创建深度神经网络。整个网络的培训分为三个阶段： 1. 预训练：在这一阶段，对每个层次进行单独训练，使其能够从受损的数据版本中重建原始数据。破坏输入的有效方法包括添加小高斯噪声、将变量随机设置为任意值以及随机地把一些输入设为0。 2. 学习：在这个阶段，会在堆叠的顶部放置S形层和softmax层，并进行分类任务训练以适应新的学习需求。 3. 微调：整个网络会使用标准反向传播算法来微调性能。创建一个具有两隐藏层（第一隐藏层有300个节点，第二隐藏层有100个节点）的堆叠降噪自动编码器结构如下： ```python sDA = StackedDA([300, 100]) # 使用50%盐和胡椒噪声预训练每一层。 sDA.pre_train(X[:1000], rate=0.5, n_iters) ``` 注意，这里的代码示例仅用于说明如何构建堆叠降噪自动编码器，并未给出完整的参数设置。

基于Python的堆叠降噪自编码器实现

优质

本项目采用Python编程语言，实现了堆叠降噪自编码器（SDAE）算法。该算法能够有效学习大数据集中的特征表示，并应用于多种机器学习任务中。堆叠降噪自编码器的Python实现

有监督的表示学习：基于深度自动编码器的迁移学习

优质

本研究探讨了利用深度自动编码器进行有监督表示学习和迁移学习的方法，旨在优化模型在目标领域的性能。过去十年间，迁移学习受到了广泛的关注。这一领域中的一个核心研究问题是如何为不同领域的实例找到合适的表示形式，从而通过新的表示方法来减少这些领域的差异性。近年来，深度学习被提出用于获取更强大的特征以支持迁移学习任务。然而，大多数先前的方法并未显著地缩小域之间的差距，并且在学习表示时也没有充分利用标签信息。本段落介绍了一种基于深度自动编码器的监督式表征学习方案，专为解决迁移学习中的挑战而设计。此方法采用具有两个层级的深度自动编码器：嵌入层和标记编码层。其中，在嵌入层中，通过最小化源域与目标域间实例距离分布的KL散度来实现软化的领域内插；而在标签编码层，则利用一种软件最大回归模型对源领域的标签信息进行高效的编码处理。在三个实际世界的图像数据集中进行了广泛的实验验证，证明了我们提出的方法相较于多种最先进的基准方法具有显著的优势。

DASR: [CVPR 2021] 无监督降级表示学习在盲超分辨率中的应用

优质

本文提出了一种基于无监督降级表示学习的方法，用于图像的盲超分辨率任务，在CVPR 2021上发表。该方法能够有效提升低分辨率图像到高分辨率图像转换的质量与细节恢复能力。 DASR Pytorch实施“盲人超分辨率的无监督降级表示学习”，CVPR 2021概述要求使用Python 3.6、PyTorch版本为1.1.0，以及一些额外库如skimage、matplotlib和cv2。准备训练数据： - 下载所需的数据集。 - 在your_data_path/DF2K/HR目录下合并来自这两个数据集的高分辨率（HR）图像以构建DF2K数据集。开始训练：运行./main.sh脚本来使用DF2K数据集进行模型训练。请确保在bash文件中将dir_data更新为你的实际路径。测试： - 准备测试数据：下载例如Set5、Set14等基准测试集合，并在your_data_path/benchmark目录下放置高分辨率（HR）和低分辨率（LR）图像。 - 开始测试：运行./test.sh脚本以使用基准数据集进行模型的评估。请确保将dir_data更新为你的实际路径。以上是关于DASR Pytorch实施盲人超分辨率无监督降级表示学习的基本步骤，按照上述操作可以顺利完成训练和测试过程。

赫布学习：无监督学习的MATLAB实现

优质

本项目采用MATLAB语言实现了赫布学习算法在无监督学习中的应用，通过模拟神经网络的学习过程，展示了赫布规则如何增强相关输入模式之间的连接强度。标题中的“赫布学习”指的是赫布理论（Hebbian Learning），这是早期神经网络领域的一项重要规则，由Donald Hebb在1949年提出。该理论基于一个核心原则：“一起激发的神经元会一起连接”。简单来说，如果两个神经元经常同时活跃，它们之间的联系将会增强。这一原理在机器学习中被用于模型权重初始化或简单的自组织网络设计，例如自适应共振理论（ART）和某些形式的受限玻尔兹曼机（RBM）。 “无监督学习的简单例子”意指我们将探讨一种不需要预先标记数据的学习方法。无监督学习是发现数据内在结构、进行聚类分析或降维处理的重要手段。在这种情况下，我们可能会构建一个模型来通过分析数据中的相似性和相关性识别模式。标签“matlab”表示将使用MATLAB编程环境实现上述无监督学习的示例。作为一款广泛应用于数值计算和矩阵运算等领域的高级语言，MATLAB配备了丰富的工具箱支持机器学习与深度学习功能，使赫布学习算法的实施变得相对简单。在文件名perceptron_test_hebb.m.zip中，“perceptron”指的是感知器模型——一种用于解决二分类问题的基本有监督学习算法。而“test”则提示这是一个测试脚本，可能用来验证赫布规则在感知器框架中的应用效果。.m扩展表示这是一款MATLAB脚本段落件。结合这些信息，我们预计该MATLAB代码将实现一个融合了赫布学习机制的感知器模型，在无监督环境下通过自适应调整权重来从输入数据中获取知识——即便没有明确的数据标签。具体实现步骤可能包括： 1. **数据预处理**：加载并标准化数据集以确保所有特征在统一尺度上。 2. **初始化权重**：按照赫布理论，初始权值可以随机设定或者依据与特定输入的相关性进行调整。 3. **训练过程**：每次迭代时，根据当前激活状态更新连接的强度。如果两个神经元同时活跃，则相应地增加它们之间的联系强度。 4. **性能评估**：尽管是无监督学习任务，仍可通过某种度量（如距离或相似程度）来衡量模型的表现情况——这不同于传统的误差函数应用方式。 5. **聚类与分类**：经过多次迭代后形成的权重结构可用于将新数据点归入不同的群体或者类别中去。 6. **结果可视化**：最后，可能通过二维或三维图表展示聚类分析的结果，帮助理解模型所学习到的模式。请注意，在无监督环境下的赫布学习应用与传统的有监督感知器算法有所不同。前者不依赖于错误反向传播机制来更新权重，而是依靠数据共激活模式来进行调整。通过运行并解析`perceptron_test_hebb.m`脚本段落件，我们能够更深入地了解这种特定实现方式如何在MATLAB环境下运作和学习无监督任务中的赫布规则。

监督学习、无监督学习及强化学习

优质

本课程全面介绍机器学习的核心领域，包括监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念、算法原理及其应用实践。监督学习、无监督学习与强化学习是机器学习的三种主要类型。监督学习涉及使用标记的数据集进行训练，以预测未来的输出；无监督学习则处理没有标签的数据，旨在发现数据中的结构或模式；而强化学习通过智能体在环境中的互动来优化策略，通常用于解决决策问题。

无监督学习实战入门使用Python进行无监督学习实践

优质

本书为初学者提供了使用Python进行无监督学习的实用指南，通过丰富的实例讲解了如何应用聚类、降维等技术解决实际问题。 Hands-On Unsupervised Learning Using Python is a guide on how to build applied machine learning solutions from unlabeled data, authored by Ankur A. Patel.

机器学习概览——涵盖监督学习与无监督学习

优质

本课程提供全面的机器学习入门指导，重点介绍监督学习和无监督学习的核心概念、算法及应用案例。适合初学者系统掌握基础知识。对于想要入门机器学习的学习者来说，这份资源非常值得一看。作者倾心整理了大量资料，内容涵盖了机器学习的历史发展、各类分支以及传统算法和无监督学习、监督学习及强化学习的相关定义等等。

3DCAE-HyperSpectral-Classification: 无监督空间光谱特征学习的三维卷积自动编码器高光谱分类方法

优质

简介：本文提出了一种基于三维卷积自动编码器的无监督空间光谱特征学习方法，用于改进高光谱图像的分类精度。该方法利用HyperSpectral数据的独特特性进行高效、准确的分类处理。本段落提出了一种基于三维卷积自动编码器（3D-CAE）的无监督空间光谱特征学习策略，用于高光谱图像分类。与传统的手工特征提取算法相比，深度神经网络(DNN)在特征学习方面表现出色，但通常需要大量标记样本才能有效运行，在高光谱数据集中获取这些训练样本来之不易。为此，我们设计了一种仅使用3D卷积、池化和批处理归一化的三维卷积自动编码器（3D-CAE），以最大化空间光谱结构信息的利用。同时，为了在无需标记样本的情况下进行网络参数学习，还设计了一个配套的3D解码器来重建输入模式。实验结果表明，在多个基准高光谱数据集上提出的3D-CAE能够有效提取空间光谱特征，并且不仅优于传统的非监督特征提取方法，还在分类应用中胜过许多基于标记样本的方法。

基于Matlab的堆叠去噪自编码器代码-在libORF中的应用：一个深度学习导向的机器学习库

优质

本项目提供基于Matlab开发的堆叠去噪自编码器(SDAE)代码，应用于libORF中，旨在促进深度学习技术在机器学习领域的研究与实践。堆叠去噪自编码器的Matlab代码可以实现通过多层结构处理数据中的噪声，并提取出有用的信息特征。这种模型在无监督学习中非常有效，适用于多种机器学习任务，如图像识别、自然语言处理等场景下的预训练阶段。编写此类代码时需要充分理解每一层如何独立地去噪并重构输入信号，以及堆叠后的网络怎样协同工作以提高数据表示能力。