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...
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)...
第四步,载入MNIST数据及预处理。 X_train.reshape(-1, 1, 28, 28) / 255 将每个像素点进行标准化处理,从0-255转换成0-1的范围。 np_utils.to_categorical(y_train, nb_classes=10) 调用up_utils将类标转换成10个长度的值,如果数字是3,则会在对应的地方标记为1,其他地方标记为0,即{0,0,0,1,0,...
optimizer='adam') # Train the autoencoder autoencoder.fit(x_train_noisy, x_train, validation_data=(x_test_noisy, x_test), epochs=10, batch_size=batch_size)
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...
Transfer learning toy example on the MNIST dataset.[mnist_denoising_autoencoder.py](mnist_denoising_...
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...
在MNIST数据集的一对数字上训练一个连体多层感知器 mnist_swwae.pyTrains a Stacked What-Where AutoEncoder built on residual blocks on the MNIST dataset. 基于MNIST数据集训练堆叠建立在残余模块的自解码器 mnist_transfer_cnn.pyTransfer learning toy example. ...
第四步,载入MNIST数据及预处理。 X_train.reshape(-1, 1, 28, 28) / 255 将每个像素点进行标准化处理,从0-255转换成0-1的范围。 np_utils.to_categorical(y_train, nb_classes=10) 调用up_utils将类标转换成10个长度的值,如果数字是3,则会在对应的地方标记为1,其他地方标记为0,即{0,0,0,1,0,...
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...