+ [layers.Dense(input_shape)])defcall(self, inputs, training=None):# [b, 784] => [b, 10]h = self.encoder(inputs)# [b, 10] => [b, 784]x_hat = self.decoder(h)returnx_hatdefget_auto_encoder(dataset,input_shape,hidden_list,epochs,lr=0.001,activation=tf.nn.relu): (train_db...
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...
因此,它们已经基本上过时了(Keras 0.x版本还有AutoEncoder这个层,后来直接都删了)。但是,VAE向自编码器添加了一点统计魔法,迫使其学习连续的、高度结构化的潜在空间。这使得VAE已成为图像生成的强大工具。变分编码器和自动编码器的区别就在于,传统自动编码器的隐变量z的分布是不知道的,因此我们无法采样得到新的z,也...
是指在使用Keras深度学习库进行图像分类任务时,使用手写数字识别数据集MNIST。 MNIST(Modified National Institute of Standards and Technology)是一个常用的机器学习数据集,包含了一系列的手写数字图像样本。它由60000张训练样本和10000张测试样本组成,每张图像都是28x28像素的灰度图像,标记了对应的数字类别(0到9之间)...
在你的项目路径下打开train_unsupervised_autoencoder.py文件，然后插入以下代码：导入包括我们的 convatoencoder 实现、mnist数据集，以及一些来自TensorFlow、scikit learn和OpenCV的导入。假设我们正在执行无监督学习，接下来我们将定义一个函数来构建无监督数据集：我们的 build_supervied_dataset 函数接受带标签的数据集（...
Transfer learning toy example on the MNIST dataset.[mnist_denoising_autoencoder.py](mnist_denoising_autoencoder.py)Trains a denoising autoencoder on the MNIST dataset.---## 文本与序列实例## Text & sequences examples[addition_rnn.py](addition_rnn.py)Implementation of sequence to sequence learning...
Trains a Stacked What-Where AutoEncoder built on residual blocks on the MNIST dataset.[mnist_...
Implementing Autoencoders in Keras: Tutorial In this tutorial, you'll learn more about autoencoders and how to build convolutional and denoising autoencoders with the notMNIST dataset in Keras. Aditya Sharma 31 min code-along Getting Started with Machine Learning in Python Learn the fundamentals ...
autoencoder = Model(input_img, decoded)autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')# 得到编码层的输出 encoder_model = Model(inputs=autoencoder.input, outputs=autoencoder.get_layer('encoder_out').output)## 导⼊数据，使⽤常⽤的⼿写识别数据集 def load_mnist(dataset_...
你可以像常规深度 MLP 一样实现栈式自编码器。 特别是,我们在第 11 章中用于训练深度网络的技术也可以应用。例如,下面的代码使用 SELU 激活函数为Fashion MNIST 创建了一个栈式自编码器: 代码语言:javascript 复制 stacked_encoder=keras.models.Sequential([keras.layers.Flatten(input_shape=[28,28]),keras.laye...