autoencoder

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자동 인코딩 코드 저장 및로드

자동 엔코더 (AE) 및 ALS (Alternating Least Squares) 메서드를 사용하여 예측자를 만들려고합니다. ALS는 pyspark.mllib.recommendation 패키지를 사용하여 생성됩니다. ALS 모델을 저장하고 model.save() 및 pyspark.mllib.recommendation.MatrixFactorizationMod

python neural-network pyspark prediction autoencoder 2017-10-24

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자동 엔코더 기반 무 감독 클러스터링

인코더를 사용하여 데이터 세트를 클러스터링하려고합니다.이 필드에서 새로운 것이므로 어떻게 할지를 말하지 않습니다. 주요 문제는 데이터 세트가 레이블이 지정되지 않았기 때문에 손실 함수를 정의하는 방법입니다 그리고 내가 알고있는 것으로, 그들이 원하는 출력과 예상 된 출력 사이의 거리를 손실 함수로 정의하는 참고 문헌에서 본 것은 무엇입니까? 내 질문은 내가

cluster-analysis autoencoder loss-function 2017-10-24

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노이즈 제거 자동 엔코더에서 교차 엔트로피 손실을 사용하여 출력을 포화시킵니다.

[0,1]로 스케일 된 CIFAR10 데이터 세트에서이 implementation 노이즈 제거 자동 인코딩 프로그램을 사용하고 있습니다. 내 하이퍼 파라미터가 - 크로스 엔트로피로 손실 기능 설정에 Adam optimizer lr = 0.0001 sigmoid activations for both encoder and decoder 512 hidden

neural-network deep-learning autoencoder 2017-11-01

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autoencoder 재건 손실

이 여기 내 첫 번째 게시물에 사용자 정의 손실을 추가, 그래서는 지침을 준수하며 자신을 제외한 다른 사람에 대한 흥미 롭다 바랍니다. 내가 그들의 낮은 차원 표현을지고의 목표로 고정 된 크기의 입력 행렬로 소요 CNN의 autoencoder 건물입니다 (나는 그들이 여기 해시 전화). 행렬이 비슷한 경우 이러한 해시를 비슷하게 만들고 싶습니다. 내 데이터

python tensorflow autoencoder 2017-11-02

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생성 된 H2O Autoencoder/Anomaly Detection 모델을 Java API의 추론에 사용하는 방법은 무엇입니까?

자바 클래스의 추론/예측에 H2O Autoencoder (이상 탐지)를 사용하고 싶습니다. R이있는 H2O DeepLearningBooklet에서 자동 인코딩 예제 "ECG Hearbeats"를 작성하고 저장했습니다. 생성 된 Java 클래스와 관련 h2o-genmodel.jar을 Java 프로젝트로 성공적으로 가져올 수 있습니다. 불행히도, 거기서 사용하

java deep-learning h2o autoencoder anomaly-detection 2017-11-06

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자동 코드 작성기를 연습 할 때 tensorflow 비용이 적습니다

tensorflow가있는 autoencoder를 교육하고 있지만 비용이 듭니다. 학습 속도와 최적화 도구가 수정되었지만 works.i 검색 결과가 lr을 줄이면 도움이 될 수 있음을 보여줍니다. 그것, 그러나 나는 0.00001로 lr을 바꾼다, 그것은 또한 일하지 않을 것이다. 여기 learning_rate =0.00001 training_epochs

python tensorflow autoencoder 2017-11-08

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Backpropagation을 사용하는 Autoencoder

backpropagation 알고리즘을 구현하는 this 리소스를 사용하여 autoencoder를 구현하려고합니다. 거기에 구현 된 동일한 피드 전달 알고리즘을 사용하고 있지만 큰 오류가 발생합니다. Autoencoders에서 Sigmoid 함수는 인코딩을 위해 숨겨지고 디코딩을 위해 다시 출력에 적용됩니다. def feedForwardPropagation

python algorithm neural-network backpropagation autoencoder 2017-11-13

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python과 tensorflow를 사용하여 denoising 스택 자동 녹음기에서 저 차원 특징 벡터를 추출하는 방법

아래의 코드는 MNIST 데이터 세트를 가져오고 누적 노이즈 제거 자동 코드 작성기를 열거하여 데이터를 손상시키고 인코딩 한 다음 디코딩합니다. 기본적으로 이것을 비선형 차원 축소 기법으로 사용하고 싶습니다. 모델을 인코딩하는 하위 차원 기능에 액세스하려면 어떻게해야합니까?이를 클러스터링 모델에 포함시킬 수 있습니까? 이상적으로는 저 차원 기능이 루프 또는

python tensorflow deep-learning autoencoder dimensionality-reduction 2017-11-17

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tflearn 코드, 모양 오류를 수정하려고 시도

이 간단한 자동 코드 코드를 적용하려고합니다 : https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/autoencoder.py. 길쌈 레이어를 사용하고 488 이미지 * 30 높이 * 30 너비 * 3 색상 채널 (RGB) [488, 30, 30, 3]의 입력이있는 방식으로 코드를 변경하려고합니다

python tensorflow autoencoder tflearn image-generation 2017-10-17

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Keras의 사운드 데이터 용 자동 인코딩

5 가지 범주의 사운드 샘플의 로그 스케일 멜 스펙트로 그램의 배열이 2 개 있습니다. 훈련을 위해 저는 Keras에서 길쌈적이고 밀도가 높은 신경망을 사용했습니다. 여기에 코드 : model = Sequential() model.add(Conv1D(80, 8, activation='relu', padding='same',input_shape=(60,10

audio keras autoencoder 2017-10-18

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