autoencoder

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    充分利用無監督學習的數據瞭解到表示在pylearn2

    我們可以在pylearn2使用以下YAML文件訓練自動編碼器（連同pylearn2 /腳本/ train.py） !obj:pylearn2.train.Train { dataset: &train !obj:pylearn2.datasets.mnist.MNIST { which_set: 'train', start: 0, stop: 500
    python yaml theano unsupervised-learning autoencoder 2014-09-21

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    用於高維數據的自動編碼器

    我正在研究一個項目，我需要降低觀察的維度並仍然有一個有意義的表示。 Autoencoders的使用強烈建議有很多原因，但我不太確定這是最好的方法。 我有1400個樣品的尺寸〜60,000太高，我試圖將它們的維數降低到原來的10％。我使用theano autoencoders [Link]，似乎成本保持在30,000左右（這是非常高的）。我嘗試提高時代數量或降低學習速度，但沒有成功。我不是autoe
    python theano dimensionality-reduction autoencoder 2015-09-06

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    mlpack稀疏編碼解決方案找不到

    我想學習如何使用mlpack庫的稀疏編碼算法。當我打電話編碼（）在我的mlpack :: sparse_coding實例：SparseCoding，我得到的錯誤 [WARN] There are 63 inactive atoms. They will be reinitialized randomly. error: solve(): solution not found 難道僅僅是算法無
    machine-learning neural-network autoencoder mlpack 2014-07-03

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    已經訓練過HMM模型，用於識別文字

    我已經實現了一個使用自動編碼器的音素分類器（給定一個音頻文件數組，它返回所有識別的音素）。我想擴展這個項目，以便可以識別單詞。是否存在一個已經訓練過的HMM模型（用英語）能夠識別給出音素列表的單詞？ 謝謝大家。
    python speech-recognition cmusphinx htk autoencoder 2016-04-09

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    tensorflow複製變量而不是可訓練到pretrain下一個層

    我想要實現自動編碼器（將在精確的堆疊卷積自動編碼器） 這裏我想pretrain每層的第一和然後微調 所以我創建了各層的權重變量 ex。 W_1 = tf.Variable（initial_value，名稱，可訓練=真等），用於第一層 和我預訓練的第一層的W_1 然後我想pretrain重量第二層的（W_2） 這裏我應該使用W_1來計算第二層的輸入。 但是W_1是可訓練的，所以如果我直接使用W_1，
    python tensorflow autoencoder 2016-04-12

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    Stackano DenoisingAutoencoders的Theano實現 - 爲什麼對dA圖層有相同的輸入？

    在http://deeplearning.net/tutorial/SdA.html#sda的教程堆疊去噪自動編碼器中，pretraining_functions返回表示每個dA圖層的列車功能的函數列表。但我不明白爲什麼它會給所有dA圖層提供相同的輸入（train_set_x）。實際上，每個dA圖層的輸入應該是除第一個dA圖層以外的圖層的輸出。有人可以告訴我爲什麼這些代碼是正確的嗎？ pretra
    python machine-learning neural-network theano autoencoder 2014-07-07

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    編碼器/解碼器從encen中的自動編碼器抓取

    我已經在Encog中創建並學習了autoencoder，並試圖將其解碼爲編碼器和解碼器部分。不幸的是，我無法得到它，我不斷收到奇怪的不正確的數據（比較一次淨數據和兩次數據 - > enc - > dec）的結果。 我試圖用GetWeight和SetWeight來做，但結果不正確。在encog文檔中找到的解決方案 - 初始化扁平網絡對我來說不是很清楚（我無法得到它的工作）。 public stat
    encog autoencoder 2014-12-05

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    Ada-Delta方法在MSE丟失和ReLU激活時用於去噪AutoEncoder時不會收斂？

    我剛爲自己的Deep Neural Network Library實現了AdaDelta（http://arxiv.org/abs/1212.5701）。 這種紙類型表示SGD與AdaDelta對超參數不敏感，並且它總是收斂到某個好的地方。 （至少AdaDelta-SGD的輸出重構損失與經過良好調整的Momentum方法相當） 當我使用AdaDelta-SGD作爲去噪AutoEncoder中的學習
    machine-learning deep-learning autoencoder 2014-07-18

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    如何使用堆疊自動編碼器進行預訓練

    假設我希望使用堆疊自動編碼器作爲預訓練步驟。 假設我的全自動編碼器是40-30-10-30-40。 我的步驟是： 列車一個使用原來的40點特徵的數據在兩個輸入和輸出層設置40-30-40。 使用僅上述40-30編碼器的訓練過的編碼器部分，導出原始40個特徵的新的30特徵表示。 在輸入層和輸出層中使用新的30特徵數據集（在步驟2中導出）訓練30-10-30。 從步驟1，40-30中取出經過訓練的編碼
    machine-learning neural-network autoencoder 2016-04-27

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    keras autoencoder不會收斂

    有人請向我解釋爲什麼autoencoder不收斂？對我來說，下面兩個網絡的結果應該是一樣的。但是，下面的autoencoder不是收斂的，而是它下面的網絡。 # autoencoder implementation, does not converge autoencoder = Sequential() encoder = containers.Sequential([Dense(32,16
    autoencoder keras 2015-08-27
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