Denoising Autoencoder

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• 自编码器 Autoencoder
• 稀疏自编码器 Sparse Autoencoder
• 降噪自编码器 Denoising Autoencoder
• 堆叠自编码器 Stacked Autoencoder

降噪自编码器（DAE）是另外一种自编码器的变种。强烈推荐 Pascal Vincent 的论文，该论文很详细的描述了该模型。降噪自编码器认为，设计一个可以恢复原始信号的自编码器未必是最好的，而可以对 “被污染/破坏” 的原始数据进行编码、解码，而后还能恢复真正的原始数据，这样的特征才是好的。算法

从数学上来说，假设原始数据 x 被咱们“故意破坏”了，好比加入高斯噪声，或者把某些维度数据抹掉，变成 x'，而后在对 x' 进行编码、解码，获得回复信号 xx = g(f(x')) 。该恢复信号尽量的逼近未被污染的原数据 x 。此时，监督训练的偏差函数就从原来的 L(x, g(f(x))) 变成了 L(x, g(f(x')))。微信

从直观上理解，降噪自编码器但愿学到的特征尽量鲁棒，可以在必定程度上对抗原始数据的污染、缺失等状况。Vincent 论文里也对 DAE 提出了基于流行学习的解释，而且在图像数据上进行测试，发现 DAE 可以学出相似 Gabor 边缘提取的特征变换。app

DAE 的系统结构以下图所示：dom

如今使用比较多的噪声主要是 mask noise，即原始数据中部分数据缺失，这是有着强烈的实际意义的，好比图像部分像素被遮挡、文本因记录缘由漏掉一些单词等等。函数

实现代码以下：学习

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf 
import numpy as np 
import input_data

N_INPUT = 784
N_HIDDEN = 100
N_OUTPUT = N_INPUT
corruption_level = 0.3
epoches = 1000

def main(_):

    w_init = np.sqrt(6. / (N_INPUT + N_HIDDEN))
    weights = {
        "hidden": tf.Variable(tf.random_uniform([N_INPUT, N_HIDDEN], minval = -w_init, maxval = w_init)),
        "out": tf.Variable(tf.random_uniform([N_HIDDEN, N_OUTPUT], minval = -w_init, maxval = w_init))
    }

    bias = {
        "hidden": tf.Variable(tf.random_uniform([N_HIDDEN], minval = -w_init, maxval = w_init)),
        "out": tf.Variable(tf.random_uniform([N_OUTPUT], minval = -w_init, maxval = w_init))
    }

    with tf.name_scope("input"):
        # input data
        x = tf.placeholder("float", [None, N_INPUT])
        mask = tf.placeholder("float", [None, N_INPUT])

    with tf.name_scope("input_layer"):
        # from input data to input layer
        input_layer = tf.mul(x, mask)

    with tf.name_scope("hidden_layer"):
        # from input layer to hidden layer
        hidden_layer = tf.sigmoid(tf.add(tf.matmul(input_layer, weights["hidden"]), bias["hidden"]))

    with tf.name_scope("output_layer"):
        # from hidden layer to output layer
        output_layer = tf.sigmoid(tf.add(tf.matmul(hidden_layer, weights["out"]), bias["out"]))

    with tf.name_scope("cost"):
        # cost function
        cost = tf.reduce_sum(tf.pow(tf.sub(output_layer, x), 2))

    optimizer = tf.train.AdamOptimizer().minimize(cost)

    # load MNIST data
    mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
    trX, trY, teX, teY = mnist.train.images, mnist.train.labels, mnist.test.images, mnist.test.labels

    with tf.Session() as sess:

        init = tf.initialize_all_variables()
        sess.run(init)

        for i in range(epoches):
            for start, end in zip(range(0, len(trX), 100), range(100, len(trX), 100)):
                input_ = trX[start:end]
                mask_np = np.random.binomial(1, 1 - corruption_level, input_.shape)
                sess.run(optimizer, feed_dict={x: input_, mask: mask_np})

            mask_np = np.random.binomial(1, 1 - corruption_level, teX.shape)
            print i, sess.run(cost, feed_dict={x: teX, mask: mask_np})

if __name__ == "__main__":
    tf.app.run()

Reference:测试

[《Extracting and Composing Robust Features with Denoising
Autoencoders》](http://machinelearning.org/ar...编码

《Stacked Denoising Autoencoders: Learning Useful Representations in a Deep Network with a Local Denoising Criterion》人工智能

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