Neural Network Study Notes 4 - Autoencoder (including sparse, stacked) (updated)

目录

配套讲解视频

1.Programs and Datasets

2.自动编码器

2.1自编码器原理

2.2代码实现

 3.堆叠式自编码器

4.稀疏自编码器

4.1稀疏编码

 4.2.稀疏自编码器

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配套讲解视频

It is recommended to read the blog post in conjunction with the video

10Minutes to learn automatic encoder from principle to programming implementation_哔哩哔哩_bilibili

10Minutes to learn automatic encoder from principle to programming implementation

1.Programs and Datasets

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2.自动编码器

2.1自编码器原理

Learning efficient encodings in a set of data by means of unsupervised learning

The target of the autoencoder：Re-extract features,降低维度,Minimize refactoring errors

目标函数：Make the refactoring error as 0

 

 Simple two-layer autoencoder example

2.2代码实现

1.数据导入

D=xlsread('C:\Users\86188\Desktop\B站ppt\ae\RaisinDataset.xlsx');
data=D(:,1:7)';
label=D(:,8)';

2.数据集处理

k=rand(1,900);
[m,n]=sort(k);
input_train=data(:,n(1:750));
input_test=data(:,n(751:900));
output_train=label(:,n(1:750));
output_test=label(:,n(751:900));
x = input_train;
t=ind2vec(output_train); 
t=full(t)

 3.设置网络结构

ae1=trainAutoencoder(x,5); 
features=encode(ae1,x);
softmax=trainSoftmaxLayer(features,t); 
nets=stack(ae1,softmax);

 4.显示结果,测试网络

view(nets)
output_test
y=nets(input_test)

 

5.计算准确率

for i=1:150
    output_fore(i)=find(y(:,i)==max(y(:,i)));
end
right1=0;
for i=1:150
    if output_fore(i) == output_test(i)
        right1=right1+1;
    end
end

right=right1/150

 3.堆叠式自编码器

对于很多数据来说,仅使用两层神经网络的自编码器还不足以获取一种好的数据表示,为了获取更好的数据表示,我们可以使用更深层的神经网络,深层神经网络作为自编码器提取的数据表示一般会更加抽象,It can better capture the semantic information of the data.

在实践中经常使用逐层堆叠的方式来训练一个深层的自编码器.称为堆叠自编码器(StackedAuto-EncoderSAE)Stacked autoencoders can generally be trained layer by layer(Layer-WiseTraining)来学习网络参数

4.稀疏自编码器

4.1稀疏编码

Advantages of sparse coding

（1）.计算量

稀疏性带来的最大好处就是可以极大地降低计算量.

（2）可解释性

因为稀疏编码只有少数的非零元素,相当于将一个输入样本表示为少数几个相关的特征.这样我们可以更好地描述其特征,并易于理解.

  (3)特征选择

稀疏性带来的另外一个好处是可以实现特征的自动选择,只选择和输入样本相关的最少特征,This allows for a better representation of the input samples,降低噪声并减轻过拟合.

 4.2.稀疏自编码器

By feeding the hidden layer units in the autoencoderz加上稀疏性限制,自编码器可以学习到数据中一些有用的结构.

目标函数

 WRepresents a parameter in the autoencoder

和稀疏编码一样,The advantage of sparse autoencoders is high interpretability,并同时进行了隐式的特征选择．

结构图