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[問題] autoencoder 問題

看板DataScience作者 (酷斃了)時間5年前 (2019/07/10 14:08), 編輯推噓6(6推 0噓 17→)
留言23則, 4人參與, 5年前最新討論串1/1
小弟最近在看NN的演算法 看到了autoencoder的介紹 有說到autoencoder可以幫忙做neuron的權重初始化 但是autoencoder 又只能輸出跟input一樣多的維度 這樣用autoencoder 的話中間的hidden layer就一定要跟input一樣了 這樣會有什麼壞處 嗎 Autoencoder在應用上還有什麼好處嗎? 感謝各位大大解惑 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.136.5.136 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1562738914.A.B61.html
推
07/10 17:31, 5年前 , 1F
Autoencoder 分為encoder層&decoder層 中間的hidden layer
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07/10 17:31, 5年前 , 2F
是從大到小（encode)至由小到大（decode)做輸出
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07/10 17:32, 5年前 , 3F
最常見的就是用來作資料降維取代PCA的作法 也可以用來做影
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像去噪 語意分割等功能
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推
07/11 15:09, 5年前 , 5F
樓上都把重點講差不多 關鍵是取中間層做降噪或降維用
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07/11 15:10, 5年前 , 6F
也聽過有人拿中間層來分群.....
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推
07/11 21:45, 5年前 , 7F
AE是分層兩邊，一邊做encode，另一邊做decode，所以會
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先在encode降維，decode在升維。最後我們的訓練目標期
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待input跟output差異化是最小的。
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推
07/11 21:56, 5年前 , 10F
AE應用很多的，變體也很多，像是把encoder的輸出latent
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丟入gan的discriminator，把encoder視為是生成器在優
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化decoder跟discriminator，這樣輸出的模型解決了gan的
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生成器不連續的問題，讓圖像更接近真實世界。
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推
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還有我們也可以理解出來的latent可能是代表某些參數值，
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我們加入label去做condition，訓練encoder跟label是有
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07/11 22:04, 5年前 , 16F
關的，結果是調整label就可以讓ae生成我們期望的輸入變
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化圖像。
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第一個應用可以去查AAE，第二個去找conditional VAE論
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文
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推
07/11 22:25, 5年前 , 20F
其實更簡單來說，我們期待透過encoder跟decoder去訓練en
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07/11 22:25, 5年前 , 21F
coder的輸出latent其實就是資料的真正特徵，所以才有降
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維、降噪，進一步腦補資料的能力
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07/11 23:10, 5年前 , 23F
感謝各位解答 小弟會再依大家給的方向去查資料
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