自动编码器是一种人工神经网络,用于以无监督的方式学习有效的数据编码。自动编码器的目的是通过训练网络忽略信号“噪声”来学习一组数据的表示(编码),通常用于降维。与简化方面一起,学习了重构方面,在此,自动编码器尝试从简化编码中生成尽可能接近其原始输入的表示形式,从而得到其名称。基本模型存在几种变体,其目的是迫使学习的输入表示形式具有有用的属性。自动编码器可有效地解决许多应用问题,从面部识别到获取单词的语义。

精品内容

【CVPR2023】面向自监督视觉表示学习的混合自编码器
专知会员服务
21+阅读 · 2023年4月3日
KDD 2022 | GraphMAE:自监督掩码图自编码器
专知会员服务
18+阅读 · 2022年7月14日
【KDD2022】GraphMAE:自监督掩码图自编码器
专知会员服务
22+阅读 · 2022年6月12日
自编码器26页综述论文:概念、图解和应用
专知会员服务
26+阅读 · 2022年3月5日
自编码器导论,26页pdf
专知会员服务
40+阅读 · 2022年1月18日
专知会员服务
35+阅读 · 2021年10月16日
【反馈循环自编码器】FEEDBACK RECURRENT AUTOENCODER
专知会员服务
22+阅读 · 2020年1月28日
微信扫码咨询专知VIP会员