摘要：  ConditionalVariationalAutoencoders---条件式变换自编码机  　　GoalofaVariationalAutoencoder： 　　一个VAE（variationalautoencoder）是一个产生式模型，意味着我们可以产生...

DeepLearning第一战：完成：UFLDL教程稀疏自编码器-Exercise：SparseAutoencoderCode:学习到的稀疏参数W1：参考资料：UFLDL教程 稀疏自编码器Autoencoders相关文章阅读:[3]Hinton,G.E.,Osindero,S.,&Teh,Y.(200...

原文地址：http://www.dengfanxin.cn/?p=3341.神秘变量与数据集现在有一个数据集DX(dataset,也可以叫datapoints)，每个数据也称为数据点。我们假定这个样本受某种神秘力量操控，但是我们也无从知道这些神秘力量是什么？那么我们假定这股神秘力量有n个，起名字叫power1,powe...

原文地址：https://blog.csdn.net/marsjhao/article/details/73480859一、什么是自编码器（Autoencoder）自动编码器是一种数据的压缩算法，其中数据的压缩和解压缩函数是数据相关的、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...

作者：凯鲁嘎吉-博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/  这篇博文主要是对论文“DeepClusteringbyGaussianMixtureVariationalAutoencoderswithGraphEmbedding”的整...

作者：凯鲁嘎吉-博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/  这篇文章主要讲解Hinton在2006年Science上提出的一篇文章“Reducingthedimensionalityofdatawithneuralnetworks”...

主讲人戴玮（新浪微博:@戴玮_CASIA）Wilbur_中博(1954123) 20:00:49 我今天讲PRML的第十二章，连续隐变量。既然有连续隐变量，一定也有离散隐变量，那么离散隐变量是什么？我们可能还记得之前尼采兄讲过的9.2节的高斯混合模型。它有一个K维二值隐变量z，不仅只能取0-1两个值...

自编码器是一种能够通过无监督学习，学到输入数据高效表示的人工神经网络。输入数据的这一高效表示称为编码（codings），其维度一般远小于输入数据，使得自编码器可用于降维（查看第八章）。更重要的是，自编码器可作为强大的特征检测器（featuredetectors），应用于深度神经网络的预训练（查看第十一章）。此外，自编码...