编码器(Encoder):将输入数据编码为低维的潜在表示(latent representation)。 解码器(Decoder):从低维的潜在表示重建输入数据。 通过训练自动编码器,使得输入数据和重建数据之间的误差最小化,从而实现数据的压缩和特征学习。 实现步骤 步骤1:导入所需库 首先,我们需要导入所需的Python库:PyTorch用于构建和训练自动编码器...
encoder = Dense(int(encoding_dim / 2), activation="relu")(encoder) decoder = Dense(int(encoding_dim), activation='tanh')(encoder) decoder = Dense(input_dim, activation='relu')(decoder) autoencoder = Model(inputs=input_layer, outputs=decoder) autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='m...
Model(input_img, decoded) # 构建将输入映射到其编码表示的模型 encoder = keras.Model(input_img, encoded) # 定义编码后(32维)的输入 encoded_input = keras.Input(shape=(encoding_dim,)) # 检索自动编码器模型的最后一层 decoder_layer = autoencoder.layers[-1] # 创建解码器模型 decoder = keras.Mo...
我们加一个decoder解码器,这时候decoder就会输出一个信息,如果输出的这个信息和一开始的输入信号input是很像的(理想情况下就是一样的),那很明显,我们就有理由相信这个code是靠谱的。所以,我们就通过调整encoder和decoder的参数,使得重构误差最小,这时候我们就得到了输入input信号的第一个表示了,也就是编码code了。因为...
自编码神经网络是一种无监督机器学习算法,自动编码器训练的目的是将输入的图片经过神经网络之后再编码复原,可以看到只有两个全连接层就可以实现,左边是encoder,右边是decoder,下面我们来实现,并且实验。 损失函数这里就用重构图像与原图像的欧式距离为损失函数好了 ...
1. 编码器（Encoder）：它接收输入数据并将其映射到一个低维空间，这个低维空间称为“编码”或“瓶颈”。2. 解码器（Decoder）：它接收编码器的输出，并尝试重构原始输入数据。三、工作原理 自编码器通过最小化输入数据和重构数据之间的差异来进行训练。这个差异通常通过某种损失函数来衡量，如均方误差（MSE）。四...
decoder = Model(inputs=encoded_input, outputs=decoder_layer(encoded_input)) autoencoder.compile(optimizer='adadelta', loss='binary_crossentropy') autoencoder.fit(x_train, x_train, epochs=50, batch_size=256, shuffle=True, validation_data=(x_test, x_test)) ...
defcall(self, inputs, training=None):# encoder-->decoder [b,784]-->[b,10]h=self.encoder(inputs)# [b,10]-->[b,784]x_hat=self.decoder(h)returnx_hat 接下来我们可以建立model,再看看model是怎样的 model=AE() model.build(input_shape=(None,784)) ...
x =self.encoder(x) x =self.decoder(x)returnx# 创建模型实例model = Autoencoder() 步骤4:定义损失函数和优化器 我们选择均方误差(MSE)损失函数作为模型训练的损失函数,并使用Adam优化器进行优化。 criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) ...
AutoEncoder的PyTorch实现 其实AutoEncoder就是非常简单的DNN。在encoder中神经元随着层数的增加逐渐变少,也就是降维的过程。而在decoder中神经元随着层数的增加逐渐变多,也就是升维的过程 class AE(nn.Module): def __init__(self): super(AE, self).__init__() ...