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自动编码器（AE）和限制玻尔兹曼机（RBM）是在深度神经网络领域广泛使用的两种常见的基础性结构。它们都可以作为无监督学习的框架，通过最小化重构误差，提取系统的重要特征；更重要的是，通过多层的堆叠和逐层的预训练，层叠式...
自编码器（Auto-Encoder，AE）定义：通过将输入信息作为学习目标，对输入信息进行表征学习（representationlearning）。（将原始数据转换成为能够被机器学习来有效开发的一种形式）作用：使用自编码器是为了得到有效的数据表示，降维（部分结构）、异常值检测（完整结构）。
堆叠式降噪自动编码器（SDA）.1.1自动编码器.自动编码器（AutoEncoder，AE）就是一种尽可能复现输入信号的神经网络，其输出向量与输入向量同维，常按照输入向量的某种形式，通过隐层学习一个数据的表示或对原始数据进行有效编码。.值得注意的是，这种自...
1.1自动编码器自动编码器（AutoEncoder，AE）就是一种尽可能复现输入信号的神经网络，其输出向量与输入向量同维，常按照输入向量的某种形式，通过隐层学习一个数据的表示或对原始数据进行有效编码。值得注意的是，这种自编码器是一种不利用类标签的非线性特征提取方法，就方法本身而…
深度信念网络（DBN）和堆叠自编码（SAE）、深度自编码器（DAE）的区别深度信念网络（DBN）和堆叠自编码（SAE）、深度自编码器（DAE）具有类似的思想，因此很容易混淆。受限制玻尔…
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MicrocomputerApplicationsVol.31,No.11,2015基金项目微型电脑应用2015年第31卷第1118文章编号：1007-757X(2015)11-0018-06基于自动编码器的协同过滤推荐算法俞晨光，朱允斌，金城，陆斐摘要：针对在评分数据稀疏时，基于近邻的协同...
图2.2：典型自动编码器网络的结构，图来自[17]2.1.2循环神经网络当谈到依赖于序列输入的任务时，循环神经网络（RNN）是最成功的多层架构之一。RNN可被视为一种特殊类型的神经网络，其中每个隐藏单元的输入时其当前时间步骤观察到的数据...
因此,论文通过将雷达信号转换成二维时频图像,然后应用人工智能的相关技术,如机器学习、深度学习等对图像进行自动的特征提取,最后采用人工智能中的自动编码器(AE)、层叠自动编码器(SAE)及其变种降噪自动编码器(DAE)来实现雷达辐射源信号的识别。
摘要：由于目前交通状况带来的诸多问题，通过科学理论的指导增进对交通系统的管理和控制，充分利用其资源，减轻环境污染并解决其他问题，达到安全与便捷的较好统一。元胞自动机模型已广泛应用于交通领域的研究，它的建立是描述和模拟复杂交通系统的最好方法
一种基于堆叠自动编码器和引文网络的科技论文分类方法,根据现有科技论文数据构建引文网络邻接矩阵与标签向量矩阵,计算概率转移矩阵和共现概率矩阵;构建基于堆叠...
自编码器AutoEncoder是一种尽可能复现输入信号的神经网络。为了实现这种复现,自动编码器就必须捕捉可以代表输入数据的最重要的因素,就像PCA那样,找到可以代表原信息的主要成分。神...
多自动编码器文本分类模型设计,苏峰,王旭,在文本挖掘研究中,通常采用向量空间模型。然而,向量空间模型带来的高维稀疏矩阵运算是影响文本分类准确率的重要因素之...
摘要:自动编码器已成为无监督学习的成功框架。然而,传统的自动编码器不能在结构化数据中使用显式关系。为了利用图结构数据中的关系,最近提出了几种图自动编码器,但它们忽略了重建图结...
深度自动编码器的研究与展望-论文下载积分:2000内容提示:2014年第8期计算机与现代化JISUANJIYUXIANDAIHUA总第228期文章编号:1006—2475(2014)...
自动编码器就是一种尽可能复现输入信号的神经网络。为了实现这种复现,自动编码器就必须捕捉可以代表输入数据的最重要的因素,就像PCA那样,找到可以代表原信息的主...
中国重要会议论文全文数据库前2条1敦泊森;王奉涛;邓刚;刘晓飞;;基于稀疏自动编码器与SVM的滚动轴承故障诊断方法[A];第十二届全国振动理论及应用学术会议论文集[C];2017年...
文网络邻接矩阵与标签向量矩阵,计算概率转移矩阵和共现概率矩阵;构建基于堆叠自动编码器和长短期记忆网络的科技论文分类模型;用共现概率矩阵以及标签向量矩...
据我们所知,本研究是首次使用堆叠式自动编码器作为构建块来应用深层体系结构模型,以表示交通流特征来进行预测。此外,实验表明所提出的交通流预测方法具有优越的...
内容提示:paper.edu-1-中国科技论文在线多自动编码器文本分类模型设计#苏峰1,2,王旭2,管仁初2,梁艳春2**(1.内蒙古民族大学数学学院...