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深度学习之卷积自编码器

一、自编码器自编码器(Autoencoder)是一种旨在将它们的输入复制到的输出的神经网络。他们通过将输入压缩成一种隐藏空间表示(latent-space representation),然后这种重构这种表示的输出进行工作。这种网络由两部分组成,如下图:编码器:将输入压缩为潜在空间表示。可以用编码函数h = f(x)表示。解码器:这部分旨在重构来自隐藏空间表示的输入。可以用解码函数r ...

#深度学习
深度学习之3D卷积神经网络

一、概述3D CNN主要运用在视频分类、动作识别等领域,它是在2D CNN的基础上改变而来。由于2D CNN不能很好的捕获时序上的信息,因此我们采用3D CNN,这样就能将视频中时序信息进行很好的利用。首先我们介绍一下2D CNN与3D CNN的区别。如图1所示,a)和b)分别为2D卷积用于单通道图像和多通道图像的情况(此处多通道图像可以指同一张图片的3个颜色通道,也指多张堆叠在一起的图片,即..

#深度学习
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