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  • 自动编码器(Autoencoder)

    自动编码器(Autoencoder)

    一、总结

    一句话总结:

    autoencoder是一种无监督的学习算法,主要用于数据的降维或者特征的抽取,在深度学习中,autoencoder可用于在训练阶段开始前,确定权重矩阵W的初始值。

    二、自动编码器(Autoencoder)

    转自或参考:自动编码器(Autoencoder)
    https://blog.csdn.net/u010089444/article/details/52601193

     

    对于多层神经网络的参数初始化问题,我们可以依次对每一层进行autoencoder。如下图所示,具体做法是首先按照上述方法确定第一层的权重参数,然后固定第一层的参数,对第二层的参数进行训练,以此类推,直到得到所有权重值。

     
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Renyi-Fan/p/13305982.html
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