autoencoder = Autoencoder(latent_dim) autoencoder.compile(optimizer='adam', loss=losses.MeanSquaredError()) 使用x_train作为输入和目标来训练模型。encoder将学习将数据集从784个维压缩到潜在空间,而decoder将学习重建原始图像。 。 autoencoder.fit(x_train, x_train, epochs=10, shuffle=True, validation_d...
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...
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy') from keras.datasets import mnist import numpy as np (x_train, _), (x_test, _) = mnist.load_data() from keras.datasets import mnist import numpy as np (x_train, _), (x_test, _) = mnist.load_data() (60000, 784)...
## 可视化对比自编码前后的图像 decoded_imgs = autoencoder.predict(x_test) n = 10 plt.figure(figsize=(20, 4)) for i in range(n): # display original plt.subplot(2, n, i+1) plt.imshow(x_test[i].reshape(28, 28)) plt.gray() plt.axis("off") # display reconstruction plt.subplot...
本文使用Keras深度学习开发库,在MNIST数据集上实现了简单自编码器、深度稀疏自编码器和卷积自编码器。 自编码器用途: 目前自编码器的应用主要有两个方面,第一是数据去噪,第二是为进行可视化而降维。配合适当的维度和稀疏约束,自编码器可以学习到比PCA等技术更有意思的数据投影。此外,在数据共有特征建模方面,也有叫...
autoencoder.compile(optimizer='adadelta',loss='binary_crossentropy') 然后准备MNIST数据,将其归一化和向量化,然后训练: fromkeras.datasetsimportmnistimportnumpyasnp(x_train,_), (x_test,_)=mnist.load_data()x_train=x_train.astype('float32')/255.x_test=x_test.astype('float32')/255.x_train=...
变分自编码器(VAE,variatinal autoencoder) 生成式对抗网络(GAN,generative adversarial network) 两者不仅适用于图像,还可以探索声音、音乐甚至文本的潜在空间; VAE非常适合用于学习具有良好结构的潜在空间,其中特定方向表示数据中有意义的变化轴; GAN生成的图像可能非常逼真,但它的潜在空间可能没有良好结构,也没有足够...
Below is a convolutional denoising autoencoder example for ImageNet-like images. Think of it like a demonstration of capabilities of different layers and building blocks provided by torchlayers. # Input - 3 x 256 x 256 for ImageNet reconstruction class AutoEncoder(torch.nn.Module): def __init...
问keras变分自动编码器损失函数EN今天的文章用深入浅出的语言和形式为大家介绍变分自动编码器（VAE）的...
我正在尝试实现一个变分自动编码器,使用官方的最后一部分,输入它是mnist数据集的规范化和扁平:vae = keras.Model(inputs, outputs, name='vae_mlp') reconstruction_loss = keras.losses.binary_crossentropy= K.mean(recon 浏览3提问于2021-02-02得票数 0 ...