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python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用tensorflow實(shí)現(xiàn)自編碼Autoencoder_python_腳本之家
沒關(guān)系,我們給它降維!當(dāng)你發(fā)現(xiàn)不會(huì)降維怎么辦!沒關(guān)系,來(lái)這里看看怎么autoencodeantoencoder簡(jiǎn)介1、為什么要降維隨著社會(huì)的發(fā)展,可以利用人工智能解決的越來(lái)越多,人工智能所需要處理的問(wèn)題也越來(lái)越復(fù)雜,作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入量,維度也越來(lái)越大,也就出現(xiàn)了當(dāng)前所面臨的“維度災(zāi)難”與“信息豐富、知識(shí)貧乏”的問(wèn)題。維度太多并不是一件優(yōu)秀
www.dbjr.com.cn/article/2467...htm 2025-5-25
Keras搭建自編碼器操作_python_腳本之家
autoencoder.fit(x_train, x_train, epochs=10, batch_size=256, shuffle=True) # plotting encoded_imgs=encoder.predict(x_test) plt.scatter(encoded_imgs[:,0], encoded_imgs[:,1], c=y_test,s=3) plt.colorbar() plt.show() decoded_imgs=autoencoder.predict(x_test) # use Matplotlib (d...
www.dbjr.com.cn/article/1900...htm 2025-5-27
TSDB時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)序數(shù)據(jù)壓縮解壓技術(shù)淺析_主機(jī)測(cè)評(píng)網(wǎng)
本文重點(diǎn)總結(jié)了時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)和物聯(lián)網(wǎng)IoT傳感器管理常用壓縮算法,并根據(jù)技術(shù)方法(dictionary-based, functional approximation, autoencoders, sequential等)和技術(shù)屬性(adaptiveness, lossless reconstruction, symmetry, tuneability)對(duì)碎片化的壓縮技術(shù)進(jìn)行了分類,詳細(xì)參考上圖,并針對(duì)主要算法性能進(jìn)行了對(duì)比分析。 二、背景技術(shù)介...
zhuji.jb51.net/shujuku/30...html 2023-10-31
pytorch 數(shù)據(jù)集圖片顯示方法_python_腳本之家
importtorchvision.transforms as transforms fromautoencoderimportAutoEncoder importtorch.nn as nn importtorchvision importnumpy as np dataset=dset.CIFAR10(root='../train/data', download=True, transform=transforms.Compose([ transforms.Scale(200), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,0.5,0.5)...
www.dbjr.com.cn/article/1445...htm 2025-5-27
用Python生成會(huì)跳舞的美女_python_腳本之家
Variational Autoencoder 即變分自編碼器 說(shuō)起來(lái),它的原理圖也十分簡(jiǎn)單: 與自編碼器唯一不同就是在訓(xùn)練過(guò)程中對(duì)code也進(jìn)行了約束,使得code滿足某種分布(譬如正態(tài)分布)。這樣的話,模型訓(xùn)練完之后,我們只需要隨機(jī)生成一個(gè)滿足該分布的code,就可以拿來(lái)作為解碼器的輸入,從而生成任意圖片啦~ 一般地,我們用均方損失函數(shù)保...
www.dbjr.com.cn/article/2349...htm 2025-6-3
TensorFlow實(shí)現(xiàn)AutoEncoder自編碼器_python_腳本之家
AutoEncoder大致是一個(gè)將數(shù)據(jù)的高維特征進(jìn)行壓縮降維編碼,再經(jīng)過(guò)相反的解碼過(guò)程的一種學(xué)習(xí)方法。學(xué)習(xí)過(guò)程中通過(guò)解碼得到的最終結(jié)果與原數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,通過(guò)修正權(quán)重偏置參數(shù)降低損失函數(shù),不斷提高對(duì)原數(shù)據(jù)的復(fù)原能力。學(xué)習(xí)完成后,前半段的編碼過(guò)程得到結(jié)果即可代表原數(shù)據(jù)的低維“特征值”。通過(guò)學(xué)習(xí)得到的自編碼器模型可以...
www.dbjr.com.cn/article/1361...htm 2025-5-30
8種Python異常檢測(cè)算法總結(jié)_python_腳本之家
代表方法有自動(dòng)編碼器( autoencoder,AE) ,長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM)等。 LSTM可用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的異常檢測(cè):利用歷史序列數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型,檢測(cè)與預(yù)測(cè)值差異較大的異常點(diǎn)。 Autoencoder異常檢測(cè) Autoencoder本質(zhì)上使用了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)產(chǎn)生一個(gè)高維輸入的低維表示。Autoencoder與主成分分析PCA類似,但是Autoencoder在使用非線...
www.dbjr.com.cn/article/2744...htm 2025-6-5
keras自動(dòng)編碼器實(shí)現(xiàn)系列之卷積自動(dòng)編碼器操作_python_腳本之家
encoder_model = Model(inputs=autoencoder.input, outputs=autoencoder.get_layer('encoder_out').output) ## 導(dǎo)入數(shù)據(jù), 使用常用的手寫識(shí)別數(shù)據(jù)集 def load_mnist(dataset_name): ''' load the data ''' data_dir = os.path.join("./data", dataset_name) f = np.load(os.path.join(data_dir, ...
www.dbjr.com.cn/article/1900...htm 2025-6-5
keras topN顯示,自編寫代碼案例_python_腳本之家
autoencoder.summary() # Train ### 加一個(gè)early_stooping import keras early_stopping = keras.callbacks.EarlyStopping( monitor='val_loss', min_delta=0.0001, patience=5, verbose=0, mode='auto' ) autoencoder.fit(X_train_np, y_train_np, nb_epoch=50, batch_size=batch_size , shuffle=Tr...
www.dbjr.com.cn/article/1900...htm 2025-5-26