最简单的自编码器就是通过一个 encoder 和 decoder 来对输入进行复现,例如我们将一个图片输入到一个网络中,自编码器的 encoder 对图片进行压缩,得到压缩后的信息,进而 decoder 再将这个信息进行解码从而复现原图。 自编码器实际上是通过去最小化 target 和 input 的差别来进行优化,即让输出层尽可能地去复现原来的...
还可以训练自动编码器以消除图像中的噪点。在以下部分中,您将通过对每个图像应用随机噪声来创建Fashion MNIST数据集的嘈杂版本。然后,您将使用嘈杂的图像作为输入,并以原始图像为目标来训练自动编码器。 让我们重新导入数据集以省略之前所做的修改。 (x_train, _), (x_test, _) = fashion_mnist.load_data() x...
最简单的自编码器就是通过一个 encoder 和 decoder 来对输入进行复现,例如我们将一个图片输入到一个网络中,自编码器的 encoder 对图片进行压缩,得到压缩后的信息,进而 decoder 再将这个信息进行解码从而复现原图。 自编码器实际上是通过去最小化 target 和 input 的差别来进行优化,即让输出层尽可能地去复现原来的...