Exponenta Banner
exponenta event banner

Autoencoder class

Суперклассы:

Класс автоэнкодера

развернуть все на странице

Описание

Система координат Autoencoder объект содержит сеть автоэнкодера, которая состоит из энкодера и декодера. Энкодер преобразует вход в скрытое представление. Декодер пытается сопоставить это представление с исходным входом.

Конструкция

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

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

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

Входные параметры

расширить все

Обучающие данные, заданные как матрица обучающих выборок или массив ячеек с данными изображения. Если X является матрицей, тогда каждый столбец содержит одну выборку. Если X является массивом ячеек с данными изображений, тогда данные в каждой камере должны иметь одинаковое количество размерностей. Данные изображения могут быть данными интенсивности пикселей для серых изображений, в этом случае каждая камера содержит матрицу m -by n. В качестве альтернативы, данные изображения могут быть данными RGB, в этом случае каждая камера содержит матрицу m -by n -3.

Типы данных: single | double | cell

Размер скрытого представления автоэнкодера, заданный как положительное целое значение. Это количество является количеством нейронов в скрытом слое.

Типы данных: single | double

Свойства

расширить все

Размер скрытого представления в скрытом слое автоэнкодера, сохраненный как положительное целое значение.

Типы данных: double

Имя передаточной функции для энкодера, сохраненное в виде строки.

Типы данных: char

Веса для энкодера, сохраненные в виде матрицы.

Типы данных: double

Значения смещения для энкодера, сохраненные в виде вектора.

Типы данных: double

Имя передаточной функции для декодера, сохраненное в виде строки.

Типы данных: char

Веса для декодера, сохраненные в виде матрицы.

Типы данных: double

Значения смещения для декодера, сохраненные как вектор.

Типы данных: double

Параметры, которые trainAutoencoder использует для настройки автоэнкодера, сохраненного как структура.

Типы данных: struct

Индикатор для данных, которые изменяются во время передачи в автоэнкодер, сохраненный как true или false.

Автоэнкодеры пытаются реплицировать свой вход на своем выходе. Чтобы это было возможно, область значений входных данных должен совпадать с областью значений передаточной функции для декодера. trainAutoencoder автоматически масштабирует обучающие данные до этой области значений при обучении автоэнкодера. Если данные были масштабированы во время обучения автоэнкодера, predict, encode, и decode методы также масштабируют данные.

Типы данных: logical

Методы

расшифроватьДекодируйте закодированные данные
закодироватьЗакодируйте входные данные
generateFunctionСгенерируйте функцию MATLAB, чтобы запустить автоэнкодер
generateSimulinkСгенерируйте модель Simulink для автоэнкодера
сетьПреобразование Autoencoder объект в network объект
plotWeightsПостройте график визуализации весов для энкодера автоэнкодера
предсказатьВосстановите входы с помощью обученного автоэнкодера
стекСтек энкодеров от нескольких автоэнкодеров
посмотретьПросмотр автоэнкодера

Копировать семантику

Значение. Чтобы узнать, как классы значений влияют на операции копирования, см. раздел «Копирование объектов».

См. также

Темы

Введенный в R2015b

Документация по Deep Learning Toolbox

Поддержка