该算法在MNIST数据集上表现良好,并且具有较高的识别准确率。 该算法的主要步骤如下: 第一步:数据预处理 从MNIST数据库中加载手写数字图片,对图片进行预处理,将像素值缩放到[0, 1]范围内,以便于神经网络的训练。 第二步:构建AutoEncoder自编码器 自编码器是一种无监督学习的神经网络,用于将输入数据经过编码和解码...
在大部分提到自动编码器的场合,压缩和解压缩的函数是通过神经网络实现的。 在这里,我来给大家完成一个MNIST数据集的Autoencoder 首先下载MNIST数据,在这里友情提醒一下,MNIST的数据集因为某些原因,下载速度非常的慢,在这里推荐去THE MNIST DATABASE下载。下载完成后建一个MNIST_data的文件夹,放进去。 在这里提一下,...
堆栈自动编码器前面讲的自编码器只是简单的含有一层,其实可以采用更深层的架构,这就是堆栈自动编码器或者深度自动编码器,本质上就是增加中间特征层数。这里我们以MNIST数据为例来说明自动编码器,建立两个隐含层的自动编码器,如下图所示: 对于MNIST来说,其输入是$28*28=784$维度的特征,这里使用了两...
那只猫,Python中文社区专栏作者,Python中文社区新Logo设计人,纯种非CS科班数据分析人,沉迷Keras。在Cambridge做了点小事,深度学习的小学生。 ❈ 上集请见: 深度学习入门:用MNIST完成Autoencoder 其实通常情况下,Autoencoder做数据压缩,性能并不怎么样。以图片压缩...
实验数据:mnist 实验设备:RTX3080 10G 训练框架:pytorch 实验代码:AutoEncoder 2. 实验过程 第一步:导入依赖库 importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorchvisionastvimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.manifoldimportTSNEimporttorchvision.transformsastransforms ...
MNIST('./vae_data', train=False, transform=transforms.ToTensor()), batch_size=batch_size, shuffle=False ) return train_loader, test_loader def train(): train_loader, test_loader = data_loader() # 训练及测试 loss_history = {'train': [], 'eval': []} for epoch in range(epochs): ...
TensorFlow自编码器(AutoEncoder)之MNIST实践 自编码器可以用于降维,添加噪音学习也可以获得去噪的效果。 以下使用单隐层训练mnist数据集,并且共享了对称的权重参数。 模型本身不难,调试的过程中有几个需要注意的地方: 模型对权重参数初始值敏感,所以这里对权重参数w做了一些限制...
首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器,通过编码器传递输入数据,该编码器对输入进行压缩表示。然后该表示通过解码器以重建输入数据。通常,编码器和解码器将使用神经网络构建,然后在示例数据上进行训练。 但这些编码器和解码器到底是什么?
数据相关性。就是指自编码器只能压缩与自己此前训练数据类似的数据,比如说我们使用mnist训练出来的自编码器用来压缩人脸图片,效果肯定会很差。 数据有损性。自编码器在解压时得到的输出与原始输入相比会有信息损失,所以自编码器是一种数据有损的压缩算法。
本文分为讲解自编码,和针对Mnist数据集的代码实现两部分。 2 Autoencoder 自编码,简单来说就是把输入数据进行一个压缩和解压缩的过程。 原来有很多 Feature,压缩成几个来代表原来的数据,解压之后恢复成原来的维度,再和原数据进行比较。 它是一种非监督算法(不用标签),只需要输入数据,解压缩之后的结果与原...