我在机器学习方面有点新手，想做一个简单的实验以更熟悉神经网络自编码器：制作一个极其基本的自编码器来学习恒等函数。 我使用Keras来简化操作，所以我首先这样做以确保它可以工作： # Weights are given as [weights, biases], so we give # t...

我正在开发自编码器，应用于数据集 https://www.kaggle.com/jessicali9530/celeba-dataset。 import tensorflow tensorflow.__version__ 输出： '2.2.0-rc3' from tenso...

我最近阅读了 这篇论文，介绍了一个名为“热身”（WU）的过程，它通过将KL散度中的损失乘以一个变量来实现，该变量的值取决于纪元数（从0线性演变到1）。 我想知道这是否是正确的做法： beta = K.variable(value=0.0) def vae_loss(x, x_decode...

我阅读了许多论文，其中提到“预训练网络可以通过使用RBM或Autoencoders来提高反向传播误差的计算效率”。 1. 如果我理解正确，AutoEncoders 通过学习恒等函数工作，如果隐藏单元少于输入数据的大小，则还会进行压缩。但是，这与如何提高向后传播误差信号的计算效率有什么关系呢？...

我已经编译了一个自编码器（完整代码如下），在训练后，我想将其拆分为两个单独的模型：编码器（层e1...encoded）和解码器（所有其他层），以手动修改由解码器编码的图像。我已成功创建了一个编码器作为单独的模型： encoder = Model(input_img, autoencoder....

我正在尝试在Keras中构建一个文本LSTM自编码器。我想使用一个嵌入层，但我不确定如何实现。代码如下。 inputs = Input(shape=(timesteps, input_dim)) embedding_layer = Embedding(numfeats + 1, ...

我正在使用Tensorflow进行无监督特征学习，使用自编码器。我已经针对Amazon csv数据集编写了以下代码，但运行时成本在每次迭代中都没有降低。请帮助我找到代码中的错误。 from __future__ import division, print_function, absolut...

在下面的代码中，他们使用自编码器作为有监督的聚类或分类，因为他们有数据标签。但是，如果我没有数据标签，可以使用自编码器来聚类数据吗？ 关于此问题的更多信息，请参见http://amunategui.github.io/anomaly-detection-h2o/。 谢谢。

我正在尝试创建变分自编码器，这意味着我需要自定义损失函数。问题在于，在损失函数内部，我有两个不同的损失 - mse和divergence。而mse是Tensor，divergence是KerasTensor（因为我从编码器中得到了离散度和mu）。我遇到了以下错误： TypeError：无法将...

我正在尝试制作一个变分自编码器来学习编码DNA序列，但是遇到了一个意外的错误。 我的数据是一个独热数组的数组。 我遇到的问题是ValueError。它告诉我我的输入是四维的，而我的输入明显是三维的（100,4008,4）。 实际上，当我打印出seq层时，它显示它的形状是（？，100，40...