autoencoder

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Denoising AutoEncoder에서 MSE 손실 및 ReLU 활성화가있는 경우 Ada-Delta 방법이 수렴하지 않습니까?

난 내 자신의 딥 신경 네트워크 라이브러리에 AdaDelta (http://arxiv.org/abs/1212.5701)를 구현했습니다. AdaDelta를 사용하는 SGD는 하이퍼 매개 변수에 민감하지 않으며 항상 좋은 곳으로 수렴된다는 것을 알 수 있습니다. (적어도 AdaDelta-SGD의 출력 재구성 손실은 잘 조정 된 모멘텀 방법과 비슷합니다.) De

machine-learning deep-learning autoencoder 2014-07-18

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[sub] 네트워크 사이의 토치에서 매개 변수 공유를 수행 할 수 없습니다.

다른 아키텍처의 다른 인코더/디코더와 아키텍처의 인코더/디코더 하위 네트워크간에 매개 변수를 공유하려고합니다. 이것은 테스트 시간에 원래 아키텍처에서 순방향 패스를 수행 한 다음 디코더 결과를 추출하는 데 많은 계산 (및 시간)이 필요하기 때문에 내 문제에 필요합니다. 그러나 내가 알게 된 것은 clone() 일 때 매개 변수 공유를 명시 적으로 요청했지만

lua neural-network torch autoencoder 2016-08-02

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deep autoencoder 교육, 작은 데이터 대 큰 데이터

약 2000 개의 희미한 부분에서 2까지의 데이터의 차원을 줄이기 위해 깊은 자동 인코딩 (이제는 5 개의 레이어 인코딩과 5 개의 레이어 디코딩, 누설 ReLu 사용)을 배우고 있습니다. 10k 데이터에 내 모델을 훈련 시키면 그 결과가 허용됩니다. 더 큰 데이터 (50k ~ 1M)를 사용할 때 문제가 발생합니다. 동일한 옵티 마이저 및 드롭 아웃 등으로

deep autoencoder 2016-06-16

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Keras 딥 변형 자동 인코딩

더 많은 레이어를 하나 추가하여 깊은 네트워크에 Keras VAE 예제를 적용하려고합니다. 원래 코드 : Original VAE code 변경 사항 : 나는 REPO의 다른 예를 가지고 유효한 방법을 보인다 /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/engine/topology.py:1615: UserWarning: M

python machine-learning deep-learning keras autoencoder 2016-08-05

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우리는 (pylearn2/스크립트/train.py와 함께) YAML 파일 아래 사용 pylearn2에 autoencoder을 훈련 할 수

pylearn2의 자율 학습의 데이터의 배운 표현을 얻기 !obj:pylearn2.train.Train { dataset: &train !obj:pylearn2.datasets.mnist.MNIST { which_set: 'train', start: 0, stop: 50000 }, model: !o

python yaml theano unsupervised-learning autoencoder 2014-09-21

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Keras ImageDataGenerator가 예상대로 작동하지 않습니다.

문서의 [this example][1]을 기반으로 Keras를 사용하여 자동 인코딩을 구현하려고합니다. 내 데이터가 크기 때문에 생성기를 사용하여 메모리에로드하지 않는 것이 좋습니다. 내 모델과 같이 보인다 : model = Sequential() model.add(Convolution2D(16, 3, 3, activation='relu', border_

deep-learning keras autoencoder 2016-08-19

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비 바이너리 벡터를 재구성하는 데 자동 인코딩 장치를 사용할 수 있습니까?

나는 자동 인코더에 대해 최근에 배웠고 암시 적 피드백이있는 추천 시스템의 일부로 사용할 인코더를 만들 계획이다. autoencoders는, 바이너리 벡터에서 작동하는 것이 좋습니다 것 같지에서 그들이 누구의 구성 요소를 반드시 0 또는 그러나 1, 모든 소개 자료 아닌 벡터를 재구성에 사용할 수있는 같은 방법 고전 autoencoders 작품을 바탕으로

machine-learning neural-network autoencoder 2016-07-01

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이미지를 분류하는 자동 엔코더?

저는 현재 학생이고 이미지의 데이터 세트를 분류하기위한 신경망 프로젝트를 개발 중입니다. 이 이미지는 분류되지 않았으므로 감독되지 않은 학습 방법이 필요합니다. 필자는 Auto-Encoder를 사용해야한다고 제안했는데, Auto-Encoder를 사용하여 중요한 기능을 '발견'한 다음 '숨겨진 레이어'에서 학습 한 기능을 다중 레이어 인식 네트워크에 사용할

theano deep-learning autoencoder 2016-07-05

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차수 감소에 대한 깊은 자동 인코딩 예제 검색

paper에 설명 된대로 입력 데이터의 차원을 줄이기 위해 자동 자동 인코딩을 구성하고 싶습니다. 레이어 크기는 2000-500-250-125-2-125-250-500-2000이어야하며 중간에있는 레이어을 꺼낼 수 있어야합니다 (종이에 설명 된대로 값을 좌표로 사용). 입력 데이터는 길이가 각각 2000 인 이진 벡터로 구성됩니다. 이제 출발점으로 사용할

neural-network deep-learning dimensionality-reduction autoencoder 2015-01-21

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encog에서 autoencoder에서 인코더/디코더 리핑

Encog에서 자동 인코딩을 생성하고 학습했으며 필자는이를 인코더 및 디코더 부분으로 추출하려고합니다. 불행히도 나는 그것을 얻을 수 없으며 나는 부적절한 부적절한 데이터를 얻는다. (한 번 그물을 데이터에 적용한 결과와 두 번 데이터 -> enc -> dec을 비교 한 결과) 간단히 GetWeight 및 SetWeight로 만들려고했지만 잘못된 결과가 있

encog autoencoder 2014-12-05

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