自编码器及相关变种算法简介

        
      本文对自编码器（Auto-Encoder）算法及其相关变种算法进行简要介绍，其中包括 Regularized Auto-Encoder、Sparse Auto-Encoder、Denoising Auto-Encoder 和 Contractive Auto-Encoder，重点讨论各算法的基本思想及优化时所需目标函数的构造。

 

 
 

 
 

 
 

 
 

 

 
 
 作者: peghoty 
 
 出处: http://blog.csdn.net/itplus/article/details/22696847
 
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一，数据加载 
数据路径： 
#coding:utf-8
import torch as t
from torch.utils import data
import os
from PIL import Image
import numpy as npclass DogCat(data.Dataset):def __init__(self, path):imgs  os.listdir(path)# 所有图片的绝对路径# 这里…




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一.继承  
class Person(object):def __init__(self, name, sex):self.name  nameself.sex  sexdef print_title(self):if self.sex  "male":print("man")elif self.sex  "female":print("woman")class Child(Person):  # Child 继承 …




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#coding:utf-8
#数据集扩增
import cv2
import math
import numpy as np
import xml.etree.ElementTree as ET
import osdef rotate_image(src, angle, scale1):w  src.shape[1]h  src.shape[0]# 角度变弧度rangle  np.deg2rad(angle)  # angle in r…




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#coding:utf-8
import numpy as np
import scipy as sp
from scipy.optimize import leastsq
import matplotlib.pyplot as plt
# 目标函数
def real_func(x):return np.sin(2*np.pi*x)# 多项式
def fit_func(p, x):f  np.poly1d(p)# print(f,f)return f(x)# 残差
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