np.prod(x_train.shape[1:])))x_test=x_test.reshape((len(x_test),np.prod(x_test.shape[1:])))printx_train.shapeprintx_test.shapeautoencoder.fit(x_train,x_
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...
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 https://ar...
01 github 项目 (1)黄海广博士力荐的github项目 资源地址: erhwenkuo/deep-learning-with-keras-notebooksgithub.com/erhwenkuo/deep-learning-with-keras-notebooks 资源介绍: 这个github的repository主要是ErhWen Kuo在学习Keras的一些记录及练习。希望在学习过程中发现到一些好的信息与示例也可以对想要学习使用Ker...
参考github:https:///626626cdllp/kears/tree/master/AutoEncoder import numpy as np import MNIST np.random.seed(1337) # for reproducibility from keras.datasets import mnist from keras.models import Model # 泛型模型 from keras.layers import Dense, Input ...
https://github.com/transcranial/keras-js 互动演示 用于 MNIST 的基本卷积网络 在 MNIST 上训练的卷积变自编码器（Convolutional Variational Autoencoder）在 ImageNet 上训练的 50 层的残差网络（Residual Network）在 ImageNet 上训练的 Inception V3 用于 IMDB 情绪分类的双向 LSTM 为什么要做这个项目？消除对...
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....
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)...
“列表 3.2.1”显示了将 MNIST 数字压缩为 16 维潜在向量的编码器。 编码器是两个Conv2D的栈。 最后阶段是具有 16 个单元的Dense层,以生成潜向量。“列表 3.2.1”:autoencoder-mnist-3.2.1.pyfrom tensorflow.keras.layers import Dense, Input from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Flatten from ...
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!