1.通过torchvision中transforms的totensor功能将0-255的灰度值转到0-1范围,这更利于激活函数与损失函数的功能(如sigmoid函数,binary交叉熵都是针对0-1之间的值)。 2.通过pytorch的view功能将二维像素矩阵(28,28)变为一维序列28*28=784,便于编码器encoder和解码器decoder中的全连接层处理。 下面叙述的自编码器的三种...
# 步骤4:模型训练完成,开始找正常数据与异常数据的阈值 def set_threshold(auto_encoder_model, error_data: np.ndarray, normal_loss): """阈值计算:这里通过正常数据的最小loss与最大异常的loss取中间值,作为阈值的loss""" error_tensor = torch.tensor(error_data).float() error_loader = Data.DataLoader...
filterwarnings("ignore") #忽略告警 # 数学库 import math import numpy as np import pandas as pd # 读写数据 import pandas as pd import os import csv # 训练进度条 from tqdm import tqdm # Pytorch import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, random_...
自动编码器(Autoencoder)是一种无监督学习的神经网络模型,用于数据的降维和特征学习。它由编码器和解码器两个部分组成,通过将输入数据编码为低维表示,再从低维表示解码为原始数据来学习数据的特征表示。本教程将详细介绍如何使用Python和PyTorch库实现一个简单的自动编码器,并展示其在图像数据上的应用。 ... ...
异常检测 自编码器可以用于异常检测,通过学习正常数据的表示,在重构过程中,对于与正常数据相似的数据能够较好地重构,而对于异常数据则会产生较大的重构误差,从而能够识别出异常样本。 自编码器在降维中的应用 自编码器在降维中也发挥了重要作用,主要包括以下应用: ...
在本节中,我们将验证提出的异常检测MemAE。为了证明该模型的通用性和适用性,我们对三个不同任务的五个数据集进行了实验。结果与不同的baseline模型和最先进的技术进行了比较。在前面的部分中,建议的MemAE应用于所有数据集。MemAE及其变体使用PyTorch[28]实现,并使用优化器Adam[15]进行训练,学习率为0.0001。我们使它们...