super(AE, self).__init__() self.encoder = Encoder(in_channels, base_width) self.decoder = Decoder(base_width, out_channels=out_channels) def forward(self, x): b5 = self.encoder(x) output = self.decoder(b5) return output class Encoder(nn.Module): def __init__(self, in_channels,...
Auto-encoder的思想很简单,下面我们来看一下如何用代码实现,这里使用的是tensorflow2.0。 首先根据auto-encoder的网络模型,我们需要设计一个encoder用于得到latent code,然后再将其做为decoder的输入进行重构,目标是希望重构后的结果和encoder的输入越接近越好。 这里使用tensorflow.keras中的Sequential进行构建模型,同时需要定...
代码 # -*- coding: utf-8 -*-"""AE on mnist"""importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorchimportnn,optimfromtorch.nnimportfunctionalasFfromtqdmimporttqdmimportosos.chdir(os.path.dirname(__file__))'模型结构'classEncoder(torch.nn.Module):#编码器,将input_s...
x=x.view(batchsz,1,28,28)returnx 上面代码都是基本操作,有一个地方需要特别注意,在decoder网络中,最后跟的不是ReLU而是Sigmoid函数,因为我们想要将图片打印出来看一下,而使用的数据集是MNIST,所以要将tensor里面的值最终都压缩到0-1之间 然后定义训练集和测试集,将它们分别带入到DataLoader中 代码语言:javascrip...
在这种自编码器的最简单结构中,只有三个网络层,即只有一个隐藏层的神经网络。它的输入和输出是相同的,可通过使用Adam优化器和均方误差损失函数,来学习如何重构输入。 在这里,如果隐含层维数(64)小于输入维数(784),则称这个编码器是有损的。通过这个约束,来迫使神经网络来学习数据的压缩表征。
你可以通过以下代码来实现这一应用：一旦自编码器经过训练和验证，我们就可以在测试数据上对其进行评估。自编码器的目标在于尽可能精确地重建测试数据的输入。在正常情况下，自编码器能够很好地重建出正常的观察数据，然而，在面对异常观察时，其重建效果则相对较差。为了量化这种差异，我们可以使用均方误差（MSE）来计算...
代码语言:javascript 复制 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim from torchvisionimportdatasets,transformsimportmatplotlib.pyplotasplt 步骤2:准备数据 我们将使用MNIST数据集作为示例数据,MNIST是一个手写数字数据集,常用于图像处理的基准测试。
本文完整的代码在这: autoencoder-sentence-similarity.py 基本思路是,通过编码解码网络(有点类似微软之前提出的对偶学习),先对句子进行编码,然后进行解码,解码后的语句要和原来的句子尽可能的接近。训练完成后,我们就可以将任意一个句子进行编码为一个向量,这算是Sentence Embedding的一种新的实现。最大的好处是,整个...
一旦SDAE训练完成, 其高层的特征就可以用做传统的监督算法的输入。当然,也可以在最顶层添加一层logistic regression layer(softmax层),然后使用带label的数据来进一步对网络进行微调(fine-tuning),即用样本进行有监督训练。 学习更多编程知识,请关注我的公众号: 代码的路...