本篇文章将实现两个Demo,第一部分即实现一个简单的input-hidden-output结的自编码器,第二部分将在第一部分的基础上实现卷积自编码器来对图片进行降噪。 工具说明 TensorFlow1.0 jupyter notebook 数据:MNIST手写数据集 完整代码地址:NELSONZHAO/zhihu 第一部分 首先我们将实现一个如上图结构的最简单的AutoEncoder。
变分自编码器(Variational Autoencoders)是由Diederik Kingma和Max Welling在2014年提出来的。 1.1 网络结构 VAE的基本结构如下图所示,来自《Hands On ML》: Figure 15-11:Variational autoencoder (left), and an instance going through it (right)。 上述的Hidden1,Hidden2可以使密集层或者卷基层。 模型结构上...
本篇文章将实现两个Demo,第一部分即实现一个简单的input-hidden-output结的自编码器,第二部分将在第一部分的基础上实现卷积自编码器来对图片进行降噪。 工具说明 TensorFlow1.0 jupyter notebook 数据:MNIST手写数据集 完整代码地址:NELSONZHAO/zhihu 第一部分 首先我们将实现一个如上图结构的最简单的AutoEncoder。