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深度学习 配套 自编码器 评分:

deep learning lan Goodfellow Yoshua Bengio 著 配套代码
2018-10-02 上传大小:116B
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基于深度学习堆栈自动编码器模型的图像去噪python代码

这个存储库包含使用深度学习对高分辨率图像进行分解的工作的代码。目前最先进的方法,如BM3D,KSVD和非本地手段确实能够产生高质量的去噪效果。但是当图像的大小变得非常高时,例如。 4000 x 80000像素,那些高质量的结果以高计算时间为代价。这个耗时的因素可以作为一个动机来提出一个模型,可以在更短的时间内提供可比较的结果,如果不是更好的话。因此,我使用了一种深度学习方法,它会自动尝试学习将噪声图像映射到其去噪版本的功能。

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最先提出深度学习算法hinton的自动编码器matlab代码

最先提出深度学习算法hinton的自动编码器matlab代码,内容是:利用多层rbm进行自动编码的多层特征训练,然后使用梯度算法进行fine turn。可以进行特征提取,也可以进行分类。

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堆叠降噪自编码器python代码(基于TensorFlow1.0),已跑通

实现堆叠降噪自编码器功能,以tensorflow中的mnist数据集为例,python2.7

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稀疏自动编码器的matlab实现

本资源是3层的自编码器加上稀疏正则项约束的matlab代码。隐层激活函数选sigmoid函数,输出层选线性函数,程序中以一个标准数据集sonar为例,使用该方法可以做无监督表征学习,数据压缩,多任务学习等

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autoencoder自编码器tensorflow代码

tensorflow实现的自编码器,带有详细注释,使用MNIST作为数据集,安装好python及tensorflow即可运行

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卷积自编码去噪-tensorflow实现

tensorflow下构建三层卷积层,三层反卷积层实现卷积自编码,针对系数为0.5的高斯噪声亦有较好效果,可通过tensorboard查看输入输出图像

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深度学习模型-稀疏自编码matlab算法,内带数据集可直接运行。

深度学习模型-稀疏自编码matlab算法,内带数据集可直接运行。

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采用深度稀疏自动编码器实现高维矩阵降维,提取特征

将节点相似度矩阵,作为深度稀疏自动编码器的输入,并通过不断迭代,作为输出低维特征矩阵。(matlab编写)

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使用自编码器与lstm预测金融时间序列

首先、wt(小波分析)过滤噪声 然后 saes(自编码器)提取强特征 最后用lstm进行学习训练

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基于深度神经网络自动编码器的三维点云配准

一篇采用机器学习的点云配准的论文,通俗地说就是通过将点云用一个个球体分成很多个小快,对每一块投影成深度图,然后采用深度神经网络对深度图进行特征压缩,最后压缩成一个5×2的矩阵做为一个特征,也就是文中所说的描述子(descriptor)。通过这些描述子的位置关系可以进行粗配准,最后文章也还是采用了ICP进行精配准。

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用MNIST数据集训练稀疏自编码器主程序

这是实现UFLDL第二单元“矢量化编程”中用MNIST数据集训练稀疏自编码器主程序,调用了上传的其它几个函数。我的机器上运行10000个样本集的训练大约需要45分钟

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卷积编解码matlab代码,自己写的

卷积码是在信息序列通过有限状态移位寄存器的过程中产生的。通常,移存器包含N级(每级A比特),并对应有基于生成多项式的m个线性代数方程,输入数据每次以A位(比特)移入移位寄存器,在此同时有n位(比特)数据作为己编码序列输出,编码效率为A/n。参数N被称作约束长度,它指明了当前的输出数据与多少输入数据有关。它决定了编码的复杂度。 译码器的功能就是,运用一种可以将错误的发生减小到最低程度的规则或方法,从已编码的码字中解出原始信息。在信息序列和码序列之间有一对一的关系。此外,任何信息序列和码序列将与网格图中的唯一一条路径相联系。因而,卷积译码器的工作就是找到网格图中的这一条路径。 Viterbi算

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自动编码器

用于深度学习,自编码器的网络编程源码,请自行下载哦

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minst手写数字图像自编码器降维识别

用自编码器实现数据的降维,再重构出手写数字图像

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java语言实现自动编码器算法(autoencoder)

最近在尝试将AE算法改写为分布式架构就先写了个单机版,AE可以用来给数据降维,由于是基于ANN的框架写的所以要是想实现ANN的功能略作修改即可

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自编码推荐算法的实现

使用python实现的基于自编码模型的协同过滤推荐算法,运行环境为python2.7+tensorflow,python3.5也可以运行。

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vae,autoencoderpython实现

AutoEncoder是深度学习的另外一个重要内容,并且非常有意思,神经网络通过大量数据集,进行end-to-end的训练,不断提高其准确率,而AutoEncoder通过设计encode和decode过程使输入和输出越来越接近,是一种无监督学习过程。

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变分自编码器代码

generate.py; model.py; train.py; read.py四个代码文件,实现vae。

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稀疏自编码器(UFLDL教程)

稀疏自编码器的MATLAB代码实现,按照UFLDL教程给出的教程进行补充编写。

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UFLDL Exercise: Stacked autoencoder 栈式自编码

UFLDL Exercise: Stacked autoencoder(栈式自编码算法)matlab实验代码 可以直接运行

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