鉴于将深度学习应用于变压器故障诊断具有良好的故障诊断效果,提出了一种基于栈式稀疏自编码器的矿用变压器故障诊断方法。通过在自编码器隐含层引入稀疏项限制构成稀疏自编码器,再将多个稀疏自编码器进行堆叠形成栈式稀疏自编码器,并以Softmax分类器作为输出层,建立矿用变压器故障诊断模型;利用大量无标签样本对模型进行无监督预训练,并通过有监督微调优化模型参数。算例分析结果表明,与栈式自编码器相比,栈式稀疏自编码器应用于矿用变压器故障诊断具有更高的准确率。

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在很少或没有监督的情况下学习有用的表示是人工智能的一个关键挑战。我们深入回顾了表示学习的最新进展，重点关注基于自编码器的模型。为了组织这些结果，我们使用了被认为对下游任务有用的元先验，比如特征的解缠和分层组织。特别地，我们揭示了三种主要机制来执行这些特性，即(i)正则化(近似或聚集)后验分布，(ii)分解编码和解码分布，或(iii)引入结构化的先验分布。虽然有一些有希望的结果，隐性或显性监督仍然是一个关键的促成因素，所有当前的方法使用强烈的归纳偏差和建模假设。最后，我们通过率失真理论分析了基于自编码器的表示学习，并明确了关于下游任务的现有知识量和表示对该任务的有用程度之间的权衡。

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堆叠去噪自编码器matlab代码计算机视觉任务收集 主要计算机视觉任务 阅读纸： 低级 高水平 GAN和文字 其他 物体检测 图像检索/搜索/重新编号 分割 会议 资料集 / Kaggle动作 ：中国数据竞赛的解决方案 计算机视觉研究 python学习 图像处理 Opencv的 沃尔夫特 机器学习 斯克莱恩 行动中的机器学习：阅读机器学习并分析代码实现​​。 深化学习 ：神经网络与深度学习，改进深度神经网络，卷积神经网络。 基于深度学习的计算机视觉 潇湘学院课程学习笔记，PPT和资源都很详尽。 ：用于视觉识别的卷积神经网络 ：深度学习中的自然语言处理 深度学习框架 仅标头，C ++ 11中的无依赖深度学习框架 Matlab / Octave工具箱，用于深度学习。 包括深层信任网，堆叠式自动编码器，卷积神经网络，卷积自动编码器和香草神经网络。 每种方法都有一些示例，可以帮助您入门。 MatConvNet

基于对抗自编码器的标签推荐算法，高悦，禹可，为解决标签推荐系统面临的数据稀疏和冷启动的问题,本文提出使用对抗自编码器(Adversarial Autoencoder, AAE)探索大规模标签推荐数据集上的�

深度自编码器：把自编码器叠起来，资源为其Keras实现，详情可以参考博客：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/117120829

generate.py; model.py; train.py; read.py四个代码文件，实现vae。