As redes de codificadores automáticos parecem ser muito mais complicadas do que as redes MLP classificadoras normais. Depois de várias tentativas usando Lasagne, tudo o que recebo na saída reconstruída é algo que se assemelha, na melhor das hipóteses, a uma média borrada de todas as imagens do...
Um autoencoder variacional (VAE) fornece uma maneira de aprender a distribuição de probabilidade relacionando uma entrada à sua representação latente . Em particular, o codificador mapeia uma entrada para uma distribuição em . Um codificador típico produzirá parâmetros , representando a...
Na CNN, aprenderemos filtros para produzir um mapa de características na camada convolucional. No Autoencoder, a única unidade oculta de cada camada pode ser considerada como filtro. Qual a diferença entre os filtros aprendidos nessas duas
Acabei de começar a usar o pacote de autoencoder em R. As entradas para a autoencode()função incluem lambda, beta, rho e epsilon. Quais são os limites para esses valores? Eles variam para cada função de ativação? Esses parâmetros são chamados de "hiperparâmetros"? Supondo que um autoencoder...
É possível obter resultados de última geração usando apenas a propagação traseira (sem pré-treinamento )? Ou será que todas as abordagens de quebra de recordes usam alguma forma de pré-treinamento? A propagação traseira é boa o
Pelo que entendi, existem três abordagens principais para a redução não linear da dimensionalidade: Aprendizagem múltipla (algoritmos geométricos / topológicos como ISOMAP, LLE, LTSA) Autoencoders coisas que não se encaixam nas duas primeiras categorias (t-SNE inspirado em probabilidade, Kernel...
Com base no meu entendimento, os auto-codificadores são usados para encontrar uma representação compacta dos recursos de entrada que carregam as informações subjacentes essenciais. Existe alguma relação entre as distâncias L2 no espaço de entrada original e o espaço reduzido (compacto)? Caso...
Toda arquitetura de autoencoder que eu vi tem uma arquitetura semelhante, principalmente porque o decodificador é exatamente o inverso do codificador. Se o objetivo do autoencodificador é o aprendizado de recursos de baixa dimensão, por que o decodificador não é simples? Um exemplo seria uma...