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...
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...
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)) ...
从上图可以看出,自编码器模型主要由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)组成,其主要目的是将输入x转换成中间变量y,然后再将y转换成 ,然后对比输入x和输出 使得他们两个无限接近。 神经网络自编码模型 在深度学习中,自动编码器是一种无监督的神经网络模型,它可以学习到输入数据的隐含特征,这称为编码(coding),同时用...
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...
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__() ...
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...
4 测试模型的效果 # 编码和解码一些数字# 注意,我们从测试集中获取它们encoded_imgs=encoder.predict(x_test)# 使用编码器对测试集进行编码decoded_imgs=decoder.predict(encoded_imgs)# 使用解码器对编码后的图像进行解码importmatplotlib.pyplotaspltn=10# 我们将显示多少个数字plt.figure(figsize=(20,4))# 创建...