Statistiche e Big Data autoencoders

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Qual è la differenza tra reti neurali convoluzionali, macchine Boltzmann riservate e codificatori automatici?

Recentemente ho letto del deep learning e sono confuso riguardo ai termini (o alle tecnologie). Qual è la differenza tra Reti neurali convoluzionali (CNN), Macchine Boltzmann limitate (RBM) e Auto-encoder?

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Come funziona il trucco di reparameterizzazione per VAE e perché è importante?

Come funziona il trucco di reparameterizzazione per autoencoders variazionali (VAE)? Esiste una spiegazione intuitiva e semplice senza semplificare la matematica sottostante? E perché abbiamo bisogno del 'trucco'?

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Quali sono le differenze tra PCA e autoencoder?

Sia PCA che autoencoder possono ridurre la demensione, quindi quali sono le differenze? In quale situazione dovrei usare l'uno sull'altro?

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Quali sono le differenze tra codifica sparsa e autoencoder?

La codifica sparsa è definita come l'apprendimento di un insieme troppo completo di vettori di base per rappresentare i vettori di input (<- perché lo vogliamo). Quali sono le differenze tra codifica sparsa e autoencoder? Quando utilizzeremo la codifica sparsa e il codificatore automatico?

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Pre-training nella rete neurale profonda convoluzionale?

Qualcuno ha visto letteratura sulla pre-formazione in una rete neurale convoluzionale profonda? Ho visto solo pre-training senza supervisione in autoencoder o macchine boltzman limitate.

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Costruire un autoencoder a Tensorflow per superare la PCA

Hinton e Salakhutdinov nel ridurre la dimensionalità dei dati con le reti neurali, Science 2006 ha proposto un PCA non lineare attraverso l'uso di un autoencoder profondo. Ho provato a costruire e addestrare un autoencoder PCA con Tensorflow diverse volte, ma non sono mai stato in grado di ottenere risultati …

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come ponderare la perdita di KLD rispetto alla perdita di ricostruzione nell'encoder automatico variazionale

in quasi tutti gli esempi di codice che ho visto di un VAE, le funzioni di perdita sono definite come segue (questo è il codice tensorflow, ma ho visto simili per theano, torcia ecc. È anche per una convnet, ma anche questo non è troppo rilevante , influisce solo sugli …

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Cosa sono gli autoencodificatori variazionali e a quali compiti di apprendimento vengono utilizzati?

In base a questa e questa risposta, gli autoencoder sembrano essere una tecnica che utilizza reti neurali per la riduzione delle dimensioni. Vorrei inoltre sapere cos'è un autoencoder variazionale (le sue principali differenze / benefici rispetto a un autoencoder "tradizionale") e anche quali sono i principali compiti di apprendimento per …

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I codificatori automatici non possono apprendere funzioni significative

Ho 50.000 immagini come queste due: Rappresentano grafici di dati. Volevo estrarre funzionalità da queste immagini, quindi ho usato il codice di autoencoder fornito da Theano (deeplearning.net). Il problema è che questi codificatori automatici non sembrano apprendere alcuna funzionalità. Ho provato RBM ed è lo stesso. Il set di dati …

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Qual è l'architettura di un autoencoder convoluzionale in pila?

Quindi sto cercando di fare la predicazione su immagini di umani usando reti convoluzionali. Ho letto i giornali ( Paper1 e paper2 ) e questo legame StackOverflow , ma non sono sicuro io sono comprendere la struttura delle reti (non è ben definita sui giornali). Domande: Posso avere il mio …

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Funzione di perdita per i codificatori automatici

Sto sperimentando un po 'di codificatori automatici e con tensorflow ho creato un modello che tenta di ricostruire il set di dati MNIST. La mia rete è molto semplice: X, e1, e2, d1, Y, dove e1 ed e2 sono livelli di codifica, d2 e Y sono livelli di decodifica (e …

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Quando dovrei usare un autoencoder variazionale anziché un autoencoder?

Comprendo la struttura di base del codificatore automatico variazionale e del codificatore automatico (deterministico) e la matematica che sta dietro, ma quando e perché preferirei un tipo di codificatore automatico all'altro? Tutto quello a cui riesco a pensare è che la precedente distribuzione di variabili latenti di autoencoder variazionale ci …

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Perché abbiamo bisogno di codificatori automatici?

Di recente, ho studiato autoencoders. Se ho capito bene, un codificatore automatico è una rete neurale in cui il livello di input è identico al livello di output. Pertanto, la rete neurale tenta di prevedere l'output utilizzando l'input come standard aureo. Qual è l'utilità di questo modello? Quali sono i …

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Qual è la "capacità" di un modello di apprendimento automatico?

Sto studiando questo tutorial su Autoencoder variabili di Carl Doersch . Nella seconda pagina si afferma: Uno dei framework più popolari è l'Autocodificatore Variazionale [1, 3], oggetto di questo tutorial. I presupposti di questo modello sono deboli e l'allenamento è rapido tramite backpropagation. I VAE fanno un'approssimazione, ma l'errore introdotto …

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C'è qualche differenza tra l'addestramento di un codificatore automatico in pila e una rete neurale a 2 strati?

Diciamo che sto scrivendo un algoritmo per la creazione di un codificatore automatico sovrapposto a 2 strati e di una rete neurale a 2 strati. Sono le stesse cose o le stesse differenze? Quello che capisco è che quando costruisco un codificatore automatico in pila, costruisco strato per strato. Per …

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