VAE的示例代码在Keras中的路径为Keras/examples/variational_autoencoder.py。整个网络是由多层感知机构成的,非卷积层。上面示例图中写的是卷积,两者基本结构一致。 examples中的variational_autoencoder_deconv.py文件中的代码是VAE的卷积网络实现的形式,两者运行的结果很类似,代码上也很接近,大家可以参照这个来理解卷积网...
在本节中,我们将解决相同的 MNIST 数字分类问题,但这一次使用 CNN。“图 1.4.1”显示了我们将用于 MNIST 数字分类的 CNN 模型,而其实现在“列表 1.4.1”中进行了说明。 实现 CNN 模型将需要对先前模型进行一些更改。 现在,输入张量不再具有输入向量,而具有新尺寸(height,width,channels)或(image_size,image_si...
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...
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_
这个模型新获取的样本「看起来」会和最初的训练样本类似。有些生成模型只会去学习训练数据分布的参数,有一些模型则只能从训练数据分布中提取样本,而有一些则可以二者兼顾。 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...
MNIST 是从 0 到 9 的手写数字的集合。它具有 60,000 张图像的训练集和 10,000 张测试图像,这些图像被分为相应的类别或标签。 在某些文献中,术语目标或基本事实也用于指标签。 在上图中,可以看到 MNIST 数字的样本图像,每个样本的大小为28 x 28像素(灰度)。 为了在 Keras 中使用 MNIST 数据集,提供了一...
autoencoder, the encoder can be used to generate latent vectors of input data for low-dim visualization like PCA or TSNE. 好,我们在训练完成后绘制降维效果。 (x_train, _), (x_test, y_test) = mnist.load_data() 1. 修改源代码,添加y_test方便我们绘图。 随机取100个样本点,对latent和原训练...
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),像素循环神经网络(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...
“列表 6.2.1”显示了上图的tf.keras代码。 它与“第 1 章”,“Keras 高级深度学习”中的基于 CNN 的分类器相似,不同之处在于,我们使用Dense层来提取256-dim 特征。 有两个输出模型,Encoder[0]和Encoder[1]。 两者都将用于训练 StackedGAN。“列表 6.2.1”:stackedgan-mnist-6.2.1.py...
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),像素循环神经网络(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...