Pengenalan kepada pengekod auto dan pengekod auto variasi dalam pembelajaran mendalam menggunakan Java

Pembelajaran mendalam telah menjadi bahagian penting dalam bidang kecerdasan buatan. Dalam pembelajaran mendalam, pengekod auto dan pengekod auto variasi telah menjadi teknologi yang sangat penting. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Java untuk melaksanakan pengekod auto dan pengekod auto variasi dalam pembelajaran mendalam.

Pengekod auto ialah rangkaian saraf yang matlamat utamanya adalah untuk mengekod data input ke dalam ciri terpendam, dalam proses mengurangkan dimensi data asal. Pengekod automatik terdiri daripada pengekod dan penyahkod. Pengekod memproses data input kepada ciri terpendam, dan penyahkod menukar ciri terpendam kepada data mentah. Autoenkoder biasanya digunakan untuk tugas seperti pengekstrakan ciri, pengurangan dimensi dan denoising.

Di Java, pengekod auto boleh dilaksanakan dengan mudah menggunakan perpustakaan deeplearning4j. Berikut ialah program Java ringkas yang melaksanakan pengekod automatik:

MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder().seed(123)
            .weightInit(WeightInit.XAVIER)
            .updater(new Nesterovs(0.1, 0.9))
            .list()
            .layer(0, new DenseLayer.Builder().nIn(784).nOut(250)
                    .activation(Activation.RELU)
                    .build())
            .layer(1, new OutputLayer.Builder().nIn(250).nOut(784)
                    .activation(Activation.SIGMOID)
                    .lossFunction(LossFunction.MSE)
                    .build())
            .build();

MultiLayerNetwork model = new MultiLayerNetwork(conf);
model.init();

Atur cara di atas mencipta model dengan dua lapisan. Lapisan pertama ialah lapisan DenseLayer dengan saiz input 784 dan saiz output 250. Fungsi pengaktifan menggunakan fungsi ReLU. Lapisan kedua ialah lapisan keluaran, dengan saiz input 250 dan saiz keluaran 784. Fungsi pengaktifan ialah fungsi sigmoid, dan fungsi kehilangan ialah MSE. Pada masa yang sama, model ini dimulakan menggunakan kaedah kemas kini Nesterovs.

Selepas melaksanakan pengekod automatik, mari perkenalkan pengekod auto variasi.

Pengekod auto variasi adalah berdasarkan pengekod auto dan menggunakan kaedah statistik untuk mengawal ciri terpendam. Dalam pengekod auto, ciri terpendam dijana oleh pengekod, manakala dalam pengekod auto variasi, pengedaran ciri terpendam dijana oleh pembolehubah terpendam dalam pengekod. Semasa latihan, matlamat pengekod auto variasi adalah untuk meminimumkan ralat pembinaan semula dan perbezaan KL.

Di Java, pengekod auto variasi juga boleh dilaksanakan dengan mudah menggunakan perpustakaan deeplearning4j. Berikut ialah program Java ringkas yang melaksanakan pengekod auto variasi:

MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder()
            .seed(123)
            .updater(new Adam(0.01))
            .weightInit(WeightInit.XAVIER)
            .list()
            .layer(new VariationalAutoencoder.Builder()
                    .nIn(784)
                    .nOut(32)
                    .encoderLayerSizes(256, 256)
                    .decoderLayerSizes(256, 256)
                    .pzxActivationFunction(new ActivationIdentity())
                    .reconstructionDistribution(new GaussianReconstructionDistribution(Activation.SIGMOID.getActivationFunction()))
                    .build())
            .pretrain(false).backprop(true)
            .build();

MultiLayerNetwork model = new MultiLayerNetwork(conf);
model.init();

Atur cara di atas mencipta model yang mengandungi pengekod auto variasi. Saiz input ialah 784 dan saiz output ialah 32. Kedua-dua pengekod dan penyahkod mempunyai dua lapisan. Fungsi pengaktifan menggunakan fungsi sigmoid. Taburan yang dibina semula ialah taburan Gaussian. Pada masa yang sama, model dimulakan menggunakan kaedah kemas kini Adam.

Ringkasnya, tidak rumit untuk menggunakan Java untuk melaksanakan pengekod auto dan pengekod auto variasi dalam pembelajaran mendalam Anda hanya perlu menggunakan perpustakaan deeplearning4j. Pengekod auto dan pengekod auto variasi ialah teknologi penting dalam pembelajaran mendalam dan boleh memproses data berdimensi lebih tinggi adalah dipercayai bahawa kedua-dua teknologi ini akan memainkan peranan yang semakin penting dalam bidang kecerdasan buatan masa hadapan.

Atas ialah kandungan terperinci Pengenalan kepada pengekod auto dan pengekod auto variasi dalam pembelajaran mendalam menggunakan Java. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!