autoencoder

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    Denoising AutoEncoderを使用したオリジナルデータの再構成

    生データには、生物実験データのような十分な情報が含まれていないことがあります。サイズが100 * 1000の遺伝子発現データセットがあります。私はDenoising AutoEncoderを使用して同じサイズ（100 * 1000）の再構成された出力を得たいと思います。それはどのように可能でしょうか？
    neural-network deep-learning autoencoder 2016-04-18

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    [サブ]ネットワーク間のパラメータ共有を行うことができません

    アーキテクチャのエンコーダ/デコーダのサブネットワーク間で、異なるアーキテクチャの別のエンコーダ/デコーダとパラメータを共有しようとしています。これは私の問題には必要です。なぜなら、テスト時には、元のアーキテクチャを順方向に渡してからデコーダの結果を抽出するために多くの計算（および時間）が必要となるからです。しかし、私が気づいたのは、clone()を実行するときにパラメータの共有を明示的に求めてい
    lua neural-network torch autoencoder 2016-08-02

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    ディープオートエンコーダートレーニング、小データ対ビッグデータ

    ディープオートエンコーダー（漏洩ReLuを使用して5レイヤーエンコーディングと5レイヤーデコード）をトレーニングして、データの次元数を約2000個のディムスから2に減らしました。私のモデルを10kデータに訓練して、結果は受け入れられます。 大きなデータ（50k〜1M）を使用しているときに問題が発生します。同じオプティマイザで同じモデルを使用するとドロップアウトなどは機能せず、トレーニングは数エポッ
    deep autoencoder 2016-06-16

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    Kerasディープオートメーションオートエンコーダー

    もう1つのレイヤーを追加して、深いネットワークにKeras VAEの例を適用しようとしています。 オリジナルコード：Original VAE code CHANGES：私はレポでの他の例を持っており、それが有効な方法だ /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/engine/topology.py:1615: UserWarning: Model i
    python machine-learning deep-learning keras autoencoder 2016-08-05

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    オートエンコーダーをエンコーダーとデコーダーに分離する方法（TensorFlow + TFLearn）

    私はtflearnを使って簡単なオートエンコーダーを書いています。 net = tflearn.input_data (shape=[None, train.shape [1]]) net = tflearn.fully_connected (net, 500, activation = 'tanh', regularizer = None, name = 'fc_en_1') #hidde
    python tensorflow autoencoder tflearn 2016-05-06

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    ケラスの可変サイズ画像用の完全畳み込みオートエンコーダー

    入力のサイズが一定でない畳み込みオートエンコーダーを作成したいと思います。私はエンコーディングレイヤーに到達するまでコンボプールレイヤーを積み重ね、それからアップサンプルコンバージョンレイヤーで逆を行うことでこれをやっています。問題は、私が使用する設定に関係なく、入力レイヤーと同じ出力レイヤーで同じサイズを取得できないということです。その理由は、UpSamplingレイヤー（たとえば、（2,2）サ
    deep-learning convolution keras autoencoder 2016-08-16

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    早期停止基準として損失または正確さを使用すべきですか？

    私は学習とニューラルネットワークを使って実験し、以下の問題についてより経験豊富な人から意見を持っていると思いますしています： 私はKerasでオートエンコーダ（「mean_squared_error」損失関数とSGDオプティマイザ）、検証を訓練するとき損失は​​徐々に低下しています。検証の精度が上がっています。ここまでは順調ですね。 しかし、しばらくすると、損失は減少し続けますが、突然精度は大幅に
    neural-network deep-learning keras autoencoder 2016-05-10

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    非バイナリベクトルの再構成にオートエンコーダを使用できますか？

    私は最近、自動エンコーダについて学び、暗黙的なフィードバックを伴うリコメンダシステムの一部として使用するように構成する予定です。 X、彼らはその成分が必ずしも0または1でないベクトルを再構築するために使用することができるように、そこにすべての入門材料はオートエンコーダは、バイナリーベクター上で動作させることを示唆しているように見えるそうですか古典的なオートエンコーダの動作に基づき、 = [0,1]
    machine-learning neural-network autoencoder 2016-07-01

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    イメージを分類するオートエンコーダ

    私は現在学生であり、画像のデータセットを分類するためのニューラルネットワークのプロジェクトを開発中です。この画像にはラベルが付けられていないので、私は監督されていない学習方法が必要です。 オートエンコーダを使うべきですが、オートエンコーダを使って重要な機能を発見し、「隠れたレイヤー」で学んだ機能を多層パーセプトロンネットワークに使用することは可能ですか？私は画像を分類できますか？ ご協力いただきあ
    theano deep-learning autoencoder 2016-07-05

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    既に単語認識のための訓練されたHMMモデル

    私は、オートエンコーダを使って音素分類子を実装しました（オーディオファイル配列を与えれば、認識されたすべての音素を返します）。私はこのプロジェクトを拡張して、単語認識が可能になるようにしたいと考えています。音素のリストを与えられた単語を認識する既に訓練されたHMMモデル（英語）が存在するか？ ありがとうございました。
    python speech-recognition cmusphinx htk autoencoder 2016-04-09
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