auto-encoder原理
时间: 2023-08-21 20:14:12 浏览: 106
autoencoder:通过并行进化优化训练的堆叠自动编码器
AutoEncoder是一种无监督学习的技术,其原理是通过将输入数据编码为低维表示,然后再将其解码回原始数据的过程。它由编码器和解码器两部分组成。编码器将输入数据映射到一个低维的隐藏表示,而解码器则将隐藏表示映射回原始数据空间。这样,AutoEncoder可以学习到数据的压缩表示和重建能力。
在训练过程中,AutoEncoder的目标是最小化重建误差,即使得解码器的输出尽可能接近输入数据。通过这个过程,AutoEncoder可以学习到数据的特征,并且可以用于数据的降维、特征提取和生成等任务。
AutoEncoder有多种变体,包括经典AutoEncoder、Denoising AutoEncoder、Sparse AutoEncoder、VAE和卷积AutoEncoder等。每种变体都有不同的特点和应用场景。例如,Denoising AutoEncoder通过在输入数据中引入噪声来增强模型的鲁棒性,Sparse AutoEncoder通过引入稀疏性约束来学习到更加稀疏的表示,而VAE则结合了概率建模的思想,可以用于生成新的样本。
如果你对AutoEncoder的数学推导感兴趣,可以参考\[3\]中提供的链接。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [几种AutoEncoder原理](https://blog.csdn.net/leida_wt/article/details/85052299)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [对抗性自动编码器系列--自动编码器AutoEncoder的原理及实现-手写数字的重建](https://blog.csdn.net/u014264373/article/details/121103034)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Autoencoder 详解](https://blog.csdn.net/omnispace/article/details/78364582)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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