3.6 VAE 代码 自编码器最初提出的目的是为了学习到数据的主要规律,进行数据压缩,或特征提取,是一类无监督学习的算法。使用机器学习或深度学习手段令算法自己求解出数据表示结果的领域被称之为表征学习(Representation Learning)。而自编码器就是表征学习中的一类算法,但是后续各种改进的算法,使得自编码器具有生成能力,例...
相应的解码器实现如下: decoder = Decoder(use_batchnorm=True, use_dropout=True).to(DEVICE) summary(decoder, (1, 2)) pass 运行后,结果如下: 6. 实现自编码器 接着,我们将上述编码器和解码器串联起来,代码实现如下: class AutoEncoder(nn.Module): def __init__(self): super(AutoEncoder, self)...
1.编码器:这是自编码网络的一部分,功能在于把输入变成一个隐藏的空间表示。它可以用一个编码函数h=f(x)表示。 2.解码器:这部分旨在从隐藏空间的表示重构输入。它可以用解码函数r=g(h)表示。 作为一个整体的自编码器可以用函数g(f(x))=r来描述,其中r与原始输入x相近。 为什么要将输入复制到输出中? 如果...
从自编码器获得有用特征的一种方法是，限制h的维度使其小于输入x，这种情况下称作有损自编码器。通过训练有损表征，使得自编码器能学习到数据中最重要的特征。如果自编码器的容量过大，它无需提取关于数据分布的任何有用信息，即可较好地执行重构任务。如果潜在表征的维度与输入相同，或是在过完备案例中潜在表征的...
自编码器 python代码解析 文章目录 1. 基本概念 2. 应用 2.1 de-noising auto-encoder 2.2 feature disentangle 2.3 discrete representation 2.4 text as representation 2.5 Tree as representation 2.6 generator 2.7 compression 2.8 anomaly detection 1. 基本概念...
由于Python源代码也是一个文本文件,所以,当你的源代码中包含中文的时候,在保存源代码时,就需要务必指定保存为UTF-8编码。当Python解释器读取源代码时,为了让它按UTF-8编码读取,我们通常在文件开头写上这两行: #!/usr/bin/env python3 -- coding: utf-8 -- ...
普通的自编码器多层自编码器卷积自编码器正则化自编码器 为了说明不同类型的自编码器,我们使用Keras框架和MNIST数据集创建了每个类型的示例。 示例链接:https://github.com/Yaka12/Autoencoders 普通的自编码器 这是最简单的自编码器,它有三层网络,只有神经网络的隐藏层只有一个。输入和输出是相同的,我们需要学习...
我们在上一节分别介绍了三种自编码器: • 不加正则项的欠完备自编码器,其中的bottle layer是我们想要的低维表示。 • 加上KL散度项或者使用L1正则化的过完备自编码器,可以在高维隐层中实现稀疏编码。 • 对输入图像添加噪声或者使用梯度正则项的自编码器,整体作为一个去噪声的模型。 在熟练掌握理论的前提下...
变分自动编码器编码指南 本节将讨论一个简单的去噪自动编码器,用于去除文档扫描图像上的折痕和污痕,以及去除Fashion MNIST数据集中的噪声。然后,在MNIST数据集训练网络后,就使用变分自动编码器生成新的服装。 去噪自编码器 Fashion MNIST 在第一个练习中,在Fashion MNIST数据集添加一些随机噪声(椒盐噪声),然后使用去噪...