Реконструкция ввода в автоэнкодеры
Автоэнкодеры фактически восстанавливают исходный ввод, а также это помогает в уменьшении размерности, поскольку количество скрытых нейронов меньше по сравнению с количеством входных нейронов. Мой вопрос, как выходные значения генерируются из скрытых значений нейронов? ЧТО ТАКОЕ МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ФОРМУЛА, КОТОРАЯ ИСПОЛЬЗУЕТСЯ ДЛЯ РАСЧЕТА ФИНАЛЬНЫХ ВЫХОДНЫХ ЗНАЧЕНИЙ (начиная от ввода до скрытого и скрытого для вывода). ПОЖАЛУЙСТА, кто-нибудь, помогите мне с этим. Я пытался математически, но я не получаю выходные данные так же, как входные значения.
1 ответ
Не существует единого способа передачи нейронных сетей с прямой связью - это общая методика. Одна из популярных вещей - logistic(W*In), где W*In является точечным произведением весов узла и активаций входных узлов, и logistic(x) = 1/(1+e^-x), Есть много, много тонкостей в применении этого метода, и "мясо" техники заключается в том, как вы определяете / тренируете веса W для каждого узла. Возможно, я рекомендую получить хороший текст по машинному обучению / нейронным сетям (даже если речь не идет об автоэнкодерах, общие методы, используемые для многослойных сетей, будут аналогичными): http://www.amazon.com/Pattern -распознавание-Learning-Information-статистика / дп /0387310738/ исх =zg_bs_3894_3