Process finished with exit code 0 保存以及测试:终极编码 autoencoder.save('autoencoder.h5') ex_img1= Image.open('../mnist/4.png') ex_img2= Image.open('../mnist/7.jpg') ex_img1=np.array(ex_img1) ex_img2=np.array(ex_img2) encoded_img1= encoder.predict(ex_img1.reshape(1, 7...
AutoEncoder=keras.models.Sequential([ encoder, decoder ]) AutoEncoder.compile(optimizer='adam', loss='mse') AutoEncoder.fit(x_train, x_train, epochs=10, batch_size=256) predict=encoder.predict(x_test) plt.scatter(predict[:,0], predict[:,1], c=y_test) plt.show() 将数据降到两维以后...
一个典型的AutoEncoder示意图 假设我们将前面对mnist分类的代码重写为一个Encoder。class Encoder(keras.Mo...
在论文中,研究人员给出了用MNIST和多伦多人脸数据集 (TFD)训练的模型所生成的样本。 code: https://github.com/eriklindernoren/Keras-GAN/blob/master/aae/adversarial_autoencoder.py paper: Adversarial Autoencoders Alireza Makhzani, Jonathon Shlens, Navdeep Jaitly, Ian Goodfellow, Brendan Frey [1511.05644...
Adversarial Autoencoder 这种模型简称AAE，是一种概率性自编码器，运用GAN，通过将自编码器的隐藏编码向量和任意先验分布进行匹配来进行变分推断，可以用于半监督分类、分离图像的风格和内容、无监督聚类、降维、数据可视化等方面。在论文中，研究人员给出了用MNIST和多伦多人脸数据集 (TFD)训练的模型所生成的样本。code...
目前,已经存在了很多种类的生成模型:全可见信念网络(Fully Visible Belief Network)、变分自编码器(Variational Autoencoder)、玻尔兹曼机(Boltzmann Machine),生成随机网络(Generative Stochastic Network),像素递归神经网络(PixelRNN)等等。以上的模型都因其所表征或接近的训练数据密度而有所区别。一些模型会去精细的表征训...
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了无监督学习Autoencoder的原理知识,然后用MNIST手写数字案例进行对比实验及聚类分析。这篇文章将开启Keras人工智能的学习,主要分享Keras环境搭建、入门基础及回归神经网络案例。基础性文章,希望对您有所帮助!
这里解析的源码是变分自动编码器(variational autoencoder,VAE),其是标准自动编码器的一个升级版本。与标准自动编码器相比,VAE在编码器阶段添加了一个约束,使产生的code服从单位高斯分布。关于VAE的介绍可参考这里。 VAE的示意图如下: VAE的示例代码在Keras中的路径为Keras/examples/variational_autoencoder.py。整个网络...
【教程】深度学习中的自动编码器Autoencoder是什么? 代码大小Code size:代码大小或瓶颈大小是用于优化自动编码器的最重要的超参数。瓶颈大小决定了必须压缩的数据量。这也可以作为正则化术语。 2...实际上,如果我们从不完整的自动编码器中删除所有非线性激活并仅使用线性层,我们将不完整的自动编码器简化为...
autoencoder.save_weights('./results/ae_weights.h5') 聚类模型 通过训练自动编码器,我们已经使编码器学会了将每幅图像压缩成 10 个浮点数。你可能会想,因为输入维度减少到 10, K-Means 算法应该可以以此开始聚类?是的,我们将会使用 K-Means 算法生成聚类中心。它是 10 维特征向量空间的 10 个群组的中心。但...