深度学习入门:用MNIST完成Autoencoder(续)
其实通常情况下,Autoencoder做数据压缩,性能并不怎么样。以图片压缩为例,想要训练一个能和JPEG性能相提并论的自编码器非常困难,并且要达到这个性能,你还必须要把图片的类型限定在很小的一个范围内(例如JPEG不怎么行的某类图片)。自编码器依赖于数据的特性使得它在面对真实数据的压缩上并不可行,你只能在指定类型的数据上获得还可以的效果,但谁知道未来会有啥新需求?在实际应用中用的很少,2012....

深度学习入门:用MNIST完成Autoencoder
Autoencoder基本是Deep Learning最经典的东西,也是入门的必经之路。Autoencoder是一种数据的压缩算法,其中数据的压缩和解压缩函数必须是数据相关的,有损的,从样本中自动学习的。在大部分提到自动编码器的场合,压缩和解压缩的函数是通过神经网络实现的。 在这里,我来给大家完成一个MNIST数据集的Autoencoder 首先下载MNIST数据,在这里友情提醒一下,MNI...

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