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auto-encoder自编码器|李宏毅|深度学习|人工智能|台湾大学
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李宏毅老师课程 auto-encoder自编码器, 本节分为4部分 1.Basic Idea of Auto-encoder 自编码的基础思想 类似BERT, GPT, 是一种自监督学习的技术, 不需要对资料做标注, 先对输入做编码, 在做解码, 让解码后的结果和输入更接近 2.Feature Disentanglement 特征分离 通过encoder, 可以将输入的多个潜在特征分离出来, 比如一段语音, encoder后既可以得到语音内容部分, 也可以得到讲话人的语音特征, 这样便可以用来做语调转换, 比如你输入一段语音, 得到郭德纲语调的语音 3.Discrete Latent Representation 离散潜在表示 如果我们限制ecoder后的向量的维度, 比如32维, 便可以做32分类的分类器, 同样也可以做二维的, one-hot的, 这样在完全没有分类标签的情况下训练出一个分类器 输入语音, 我们限制向量的维度, 可以得到元音节 输入文本, 此时的auto-encoder, 实际是一个seq2seq2seq的模型, 可以用来做文本摘要 4.More Applications 更多应用 在异常检测的场景中, 我们有很多的正常样本, 但异常样本非常少, 通过auto-encoder模型, 虽然没有负样本训练, 但是通过对auto-encoder后的输出与输入的差异值可以判别异常输入 正常输入经过自编码器后,输出后输入差异不大 喜欢就关注up主吧, 更多资料, 更多前言技术随时交流! 感谢李宏毅老师!
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