Statistiche e Big Data autoencoders

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Qual è l'origine delle reti neurali dell'autoencoder?

Ho cercato su Google, Wikipedia, Google studioso e altro, ma non sono riuscito a trovare l'origine degli Autoencoder. Forse è uno di quei concetti che si sono evoluti molto gradualmente ed è impossibile risalire a un chiaro punto di partenza, ma vorrei comunque trovare una sorta di riassunto delle fasi …

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Quali sono le differenze tra i codificatori automatici e il t-SNE?

Per quanto ne so, sia gli autocodificatori che il t-SNE sono utilizzati per la riduzione della dimensionalità non lineare. Quali sono le differenze tra loro e perché dovrei usare l'uno contro l'altro?

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Posso usare ReLU in autoencoder come funzione di attivazione?

Quando si implementa un autoencoder con rete neurale, la maggior parte delle persone utilizzerà sigmoid come funzione di attivazione. Possiamo usare ReLU invece? (Dato che ReLU non ha limiti sul limite superiore, ciò significa sostanzialmente che l'immagine in ingresso può avere pixel più grandi di 1, a differenza dei criteri …

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KL Perdita con un'unità gaussiana

Ho implementato un VAE e ho notato online due diverse implementazioni della divergenza KL gaussiana univaria semplificata. La divergenza originale come qui è Se assumiamo che il nostro precedente sia un'unità gaussiana, cioè e , questo si semplifica fino a Ed ecco dove riposa la mia confusione. Anche se ho …

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Impossibile far funzionare correttamente questa rete del codificatore automatico (con livelli convoluzionali e maxpool)

Le reti di autoencoder sembrano essere molto più complicate delle normali reti MLP classificatore. Dopo diversi tentativi di utilizzo di Lasagne, tutto ciò che ottengo nell'output ricostruito è qualcosa che assomiglia al meglio a una media sfocata di tutte le immagini del database MNIST senza distinzioni su cosa sia effettivamente …

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Quali sono le differenze tra i filtri appresi nell'autoencoder e nella rete neurale convoluzionale?

In CNN, impareremo i filtri per produrre una mappa delle caratteristiche nel livello convoluzionale. In Autoencoder, ciascuna singola unità nascosta di livello può essere considerata come filtro. Qual è la differenza tra i filtri appresi in queste due reti?

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Autoencoder variabile con modello di miscela gaussiana

Un autoencoder variazionale (VAE) fornisce un modo per apprendere la distribuzione di probabilità correlando un input alla sua rappresentazione latente . In particolare, l'encoder associa un input a una distribuzione su . Un tipico codificatore emetterà parametri , che rappresentano la distribuzione gaussiana ; questa distribuzione viene utilizzata come nostra …

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