Exponenta Banner
exponenta event banner

Класс автокодировщика

Суперклассы:

Класс автокодировщика

развернуть все на странице

Описание

Один Autoencoder объект содержит сеть автокодеров, которая состоит из кодера и декодера. Кодер отображает входные данные в скрытое представление. Декодер пытается сопоставить это представление с исходным входом.

Строительство

autoenc = trainAutoencoder(X) возвращает автокодировщик, обученный с использованием обучающих данных в X.

autoenc = trainAutoencoder(X,hiddenSize) возвращает автокодер со скрытым размером представления hiddenSize.

autoenc = trainAutoencoder(___,Name,Value) возвращает автокодер для любого из приведенных выше входных аргументов с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары имя-значение.

Входные аргументы

развернуть все

Обучающие данные, определенные как матрица обучающих образцов или клеточный массив данных изображения. Если X является матрицей, то каждый столбец содержит один образец. Если X является массивом данных изображения, то данные в каждой ячейке должны иметь одинаковое количество размеров. Данные изображения могут быть данными интенсивности пикселей для серых изображений, и в этом случае каждая ячейка содержит матрицу m-на-n. Альтернативно, данные изображения могут быть данными RGB, и в этом случае каждая ячейка содержит матрицу m-на-n-3.

Типы данных: single | double | cell

Размер скрытого представления автокодера, заданного как положительное целое значение. Это число - количество нейронов в скрытом слое.

Типы данных: single | double

Свойства

развернуть все

Размер скрытого представления в скрытом слое автокодера, сохраненного как положительное целое значение.

Типы данных: double

Имя передаточной функции для кодера, хранящейся в виде строки.

Типы данных: char

Весовые коэффициенты для кодера, хранящиеся в виде матрицы.

Типы данных: double

Значения смещения для кодера, хранящиеся в виде вектора.

Типы данных: double

Имя передаточной функции для декодера, хранящейся в виде строки.

Типы данных: char

Весовые коэффициенты для декодера, хранящиеся в виде матрицы.

Типы данных: double

Значения смещения для декодера, хранящиеся в виде вектора.

Типы данных: double

Параметры, которые trainAutoencoder использует для обучения автокодер, хранящийся в виде структуры.

Типы данных: struct

Индикатор для данных, которые масштабируются при передаче в автокодер, сохраняется как true или false.

Автокодировщики пытаются реплицировать свои входные данные на выходе. Чтобы это было возможно, диапазон входных данных должен соответствовать диапазону передаточной функции для декодера. trainAutoencoder автоматически масштабирует данные обучения в этом диапазоне при обучении автокодировщика. Если данные были масштабированы во время обучения автокодировщику, predict, encode, и decode методы также масштабируют данные.

Типы данных: logical

Методы

расшифроватьДекодирование кодированных данных
закодироватьКодирование входных данных
generateFunctionСоздание функции MATLAB для запуска автокодера
generateSimulinkСоздание модели Simulink для автокодера
сетьНовообращенный Autoencoder объект в network объект
plotWeightsПостройте график визуализации весов для кодера автокодера
предсказатьРеконструируйте входные данные с помощью обученного автокодера
стекСтек кодеров из нескольких автокодеров вместе
посмотретьПросмотр автокодировщика

Копирование семантики

Значение. Сведения о том, как классы значений влияют на операции копирования, см. в разделе Копирование объектов.

См. также

Темы

Представлен в R2015b

Документация по инструментам для глубокого обучения

Поддержка