浅析自编码器的特点及应用
时间：2021-05-18 15:49:59 浏览次数：
自动编码器是无监视的神经网络模型，可以学习输入数据的隐含特征。 这称为编码(coding )，可以利用同时学习到的新特征重构原始输入数据。 这被称为解码(decoding )。 从直观上看，自动编码器可以用于特征降维，类似于主成分分析PCA，但性能比PCA高，是因为神经网络模型可以提取更有效的新特征。接下来，GUBOA编码器董工就跟大家详细探讨下自编码器的特点及应用。
编码器：该部分可以将输入压缩为潜在的空间表示，可以用编码函数h=f(x )表示。
解码器：这个部分可以重构来自潜在空间表示的输入，可以用解码器函数r=g(h )表示。
自编码器结构特点可以用函数g(f ) x ) )=r进行记述。 其中，输出r接近原始输入x。目前，自编码器的应用主要有两个方面，一是数据去噪，二是为可视化而降维。 通过设置适当的维和稀疏约束，自编码器可以学习比PCA等技术更有趣的数据投影。
编码器可以根据数据样本进行无监视的学习。 也就是说，可以将该算法应用于数据集，获得良好的性能。 另外，不需要新的特征工程，只需要适当训练数据。自动编码器是神经网络的一种，经过训练后可以尝试将输入复制到输出上。 换言之，就是使输出的内容和输入的内容相同。 自动编码器的内部有隐式层h，可以生成编码来表示输入。 可认为该网络由一个编码器h=f(x )和生成重构的解码器r=g ) h )两部分组成。 最后使x等于约g(f ) x ) )。 网络不能设计为x=g(f ) x ) )。 理论上可以，但通常不做。自动编码器应该被设计成不能学习完美的拷贝，通过施加一些限制，自动编码器只能进行近似的拷贝。 由于它们可以学习数据的有用特性，因此自编码器根据约束而具有不同的属性。
以上就是自编码器的特点及应用，更多有关于编码器的相关信息可以持续关注我们的网站或者来电咨询，中山柏帝机电竭诚为您服务。
编码器：该部分可以将输入压缩为潜在的空间表示，可以用编码函数h=f(x )表示。
解码器：这个部分可以重构来自潜在空间表示的输入，可以用解码器函数r=g(h )表示。
自编码器结构特点可以用函数g(f ) x ) )=r进行记述。 其中，输出r接近原始输入x。目前，自编码器的应用主要有两个方面，一是数据去噪，二是为可视化而降维。 通过设置适当的维和稀疏约束，自编码器可以学习比PCA等技术更有趣的数据投影。
编码器可以根据数据样本进行无监视的学习。 也就是说，可以将该算法应用于数据集，获得良好的性能。 另外，不需要新的特征工程，只需要适当训练数据。自动编码器是神经网络的一种，经过训练后可以尝试将输入复制到输出上。 换言之，就是使输出的内容和输入的内容相同。 自动编码器的内部有隐式层h，可以生成编码来表示输入。 可认为该网络由一个编码器h=f(x )和生成重构的解码器r=g ) h )两部分组成。 最后使x等于约g(f ) x ) )。 网络不能设计为x=g(f ) x ) )。 理论上可以，但通常不做。自动编码器应该被设计成不能学习完美的拷贝，通过施加一些限制，自动编码器只能进行近似的拷贝。 由于它们可以学习数据的有用特性，因此自编码器根据约束而具有不同的属性。
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