自动编码器（Autoencoder）是一种无监督式学习模型，旨在通过降低数据维度来提高机器学习模型的性能。它由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两个主要部分组成。编码器的作用是将输入数据压缩成低维度的隐向量，从而捕获数据的主要特征；解码器的作用是将隐向量还原回原始数据空间。自动编码器可以实现类似 PCA 的数据降维和数据压缩功能。
以下是使用自动编码器的一般步骤：
- 准备数据：首先，需要收集大量的原始数据，例如图像、文本或其他类型的数据。
- 构建编码器：根据输入数据的维度和类型，选择适当的神经网络结构作为编码器。常见的编码器结构包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
- 构建解码器：根据原始数据的类型和编码器的输出尺寸，选择适当的神经网络结构作为解码器。解码器的任务是将编码器生成的隐向量还原回原始数据空间。
- 训练自动编码器：将编码器和解码器连接在一起，形成一个端到端的神经网络。使用无监督学习方法（如随机梯度下降法或变分自编码器）训练该网络，使其在重建输入数据时达到最小损失。
- 应用自动编码器：训练好的自动编码器可以用于多种任务，如数据降维、特征提取、数据压缩和生成新的数据样本等。
总之，自动编码器是一种强大的无监督学习模型，可以用于降维、特征提取等任务。通过训练编码器和解码器，自动编码器可以学习到输入数据的主要特征，并将这些特征用于其他任务。
Hidden Markov model forward algorithm
Oof this code's a bit complicated if you don't already know how HMMs work. Please see the book chapter for step-by-step explanations. I'll try to improve the documentation, or feel free to send a pull request with your own documentation!
First, let's import TensorFlow and NumPy:
import numpy as np
import tensorflow as tf
Define the HMM model:
class HMM(object):
def __init__(self, initial_prob, trans_prob, obs_prob):
self.N = np.size(initial_prob)
self.initial_prob = initial_prob
self.trans_prob = trans_prob
self.emission = tf.constant(obs_prob)
assert self.initial_prob.shape == (self.N, 1)
assert self.trans_prob.shape == (self.N, self.N)
assert obs_prob.shape[0] == self.N
self.obs_idx = tf.placeholder(tf.int32)
self.fwd = tf.placeholder(tf.float64)
def get_emission(self, obs_idx):
slice_location = [0, obs_idx]
num_rows = tf.shape(self.emission)[0]
slice_shape = [num_rows, 1]
return tf.slice(self.emission, slice_location, slice_shape)
def forward_init_op(self):
obs_prob = self.get_emission(self.obs_idx)
fwd = tf.multiply(self.initial_prob, obs_prob)
return fwd
def forward_op(self):
transitions = tf.matmul(self.fwd, tf.transpose(self.get_emission(self.obs_idx)))
weighted_transitions = transitions * self.trans_prob
fwd = tf.reduce_sum(weighted_transitions, 0)
return tf.reshape(fwd, tf.shape(self.fwd))
Define the forward algorithm:
def forward_algorithm(sess, hmm, observations):
fwd = sess.run(hmm.forward_init_op(), feed_dict={hmm.obs_idx: observations[0]})
for t in range(1, len(observations)):
fwd = sess.run(hmm.forward_op(), feed_dict={hmm.obs_idx: observations[t], hmm.fwd: fwd})
prob = sess.run(tf.reduce_sum(fwd))
return prob
Let's try it out:
if __name__ == '__main__':
initial_prob = np.array([[0.6], [0.4]])
trans_prob = np.array([[0.7, 0.3], [0.4, 0.6]])
obs_prob = np.array([[0.1, 0.4, 0.5], [0.6, 0.3, 0.1]])
hmm = HMM(initial_prob=initial_prob, trans_prob=trans_prob, obs_prob=obs_prob)
observations = [0, 1, 1, 2, 1]
with tf.Session() as sess:
prob = forward_algorithm(sess, hmm, observations)
print('Probability of observing {} is {}'.format(observations, prob))
Probability of observing [0, 1, 1, 2, 1] is 0.004540300799999999
