autoencoder

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    培訓產生誤差非常低，但非常不正確的（幾乎所有的）輸出

    我想其中輸入基本應用了高斯噪聲的向量訓練的一些模擬數據自動編碼。該代碼是幾乎完全一樣在這個例子：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/autoencoder.py 唯一的區別是，我改變了網絡參數和成本函數： n_hidden_1 = 32 # 1st la
    python tensorflow neural-network autoencoder 2017-02-23

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    編碼器的重量自動編碼器使用tensorflow

    編碼器執行自動編碼器被示出爲下面的訓練時不改變： # One Layer Autoencoder # Parameters learning_rate = 0.01 training_epochs = 20 batch_size = 256 display_step = 1 examples_to_show = 10 # Network Parameters n_hidden=
    tensorflow autoencoder 2017-03-01

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    張量流實現堆棧降噪自動編碼器

    我試圖在張量流中實現堆棧降噪自動編碼器。這是我得到的代碼。它與一層一起工作，但是當我試圖堆疊它時（通過改變參數n_neuron的列表）。它不再工作了。我試圖調試很長一段時間，但仍然無法得到答案。 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #Reading MNIST data fr
    python tensorflow autoencoder 2017-03-01

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    tensorflow：戰俘給

    我使用tensorflow建立一個簡單的自動編碼模型負輸出，但是有這個奇怪的錯誤，我不能診斷 我有一個看起來像這樣的損失函數： def loss_func(x,y): return 0.5 * tf.reduce_mean(tf.pow(x-y, 2)) 總損耗然後通過計算： return self.loss_func(x , input) + self.reg_fac * reg
    python tensorflow autoencoder 2017-03-02

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    解釋變分自動編碼器高斯參數化

    在原始的自動編碼變分貝葉斯paper中，作者描述了2.4節中的「重新參數化技巧」。訣竅是將你的潛在狀態z分解成可學習的均值和西格瑪（由編碼器學習）並添加高斯噪聲。然後，您從z中採樣數據點（基本上可以生成編碼圖像），並讓解碼器將編碼數據點映射回原始圖像。 我有一個很難得到這是多麼奇怪。有人可以解釋一下潛變量模型，具體如下： 爲什麼我們假設潛伏態是高斯？ 高斯可以如何生成圖像？ Backprop如何破
    tensorflow autoencoder 2017-03-04

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    變量_scope導致'變量不存在'與優化器

    我有兩個模型foo和bar。假設bar被預訓練並加載。我想爲foo定義成本函數，大致在下面的代碼中描繪出來（它實際上是一個自動編碼器）。請注意，這是重現我的問題的一個最小示例，因此它們在數學上沒有意義。 import tensorflow as tf def foo(X): with tf.variable_scope("foo"): A = tf.get_vari
    python machine-learning tensorflow deep-learning autoencoder 2017-03-05

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    線性自編碼器如何等於PCA？

    我想要它的數學證明。有沒有人知道它的一篇論文。或者可以鍛鍊數學？
    machine-learning neural-network deep-learning pca autoencoder 2017-03-05

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    重複使用Tensorflow中的圖層權重

    我正在使用tf.slim來實現自動編碼器。我是用下面的架構完全卷積： [conv, outputs = 1] => [conv, outputs = 15] => [conv, outputs = 25] => => [conv_transpose, outputs = 25] => [conv_transpose, outputs = 15] => [conv_transpose, outp
    tensorflow autoencoder tf-slim 2017-03-09

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    Keras Autoencoders - 如何可視化隱藏層的值？

    我想做一個隱藏層的價值發揮關鍵作用的項目。我正在嘗試使用本教程中的示例自動編碼器，我能夠進行漸變下降並且它也在收斂，但我不確定如何打印隱藏層的值。當我在model.outputs上使用打印狀態時，我得到tf.Tensor'add：0'shape =（？，30）dtype = float32，其中30是隱藏層中的節點數。誰能幫忙？謝謝。
    tensorflow deep-learning keras autoencoder keras-layer 2017-03-15

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    爲什麼我用tensorflow做的1個隱藏層autoencoder不起作用？

    我想製作一個只有1層的自動編碼器，它有100個隱藏單元。而且，我使用了由tensorflow給出的MNIST數據集。 但是，它不起作用。我不知道問題是什麼。 當我調試時，我的解碼器層只填滿了全部1。 反向傳播更新不起作用嗎？ 或者，單層自動編碼器不能操作？ 請給我一些幫助。 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib
    python tensorflow autoencoder 2017-03-16
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