我們會(huì)得到什么？減法必須發(fā)生在潛在空間中。cat_1=var_encoder(X_train[19015,:,:].reshape(1,28,28))[0].numpy()cat_2=var_encoder(X_train[7685,:,:].reshape(1,28,28))[0].numpy()result=var_decoder(cat_1-cat_2)結(jié)果類似于胡須？還真有點(diǎn)像本文中已經(jīng)介紹了自編碼器如何學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的低維表示，以及這些潛在表示對(duì)于新圖像的生成是如何不完美的，至少在傳統(tǒng)自編碼器的情況下：它們學(xué)習(xí)的空間難以采樣且不連續(xù)。還介紹了變分自編碼器如何通過(guò)向編碼器引入隨機(jī)性并增強(qiáng)損失函數(shù)來(lái)強(qiáng)制學(xué)習(xí)連續(xù)且有意義的潛在空間來(lái)緩解這些問題，從而允許在圖像之間進(jìn)行算術(shù)和變形。上面討論的示例是在具有現(xiàn)成架構(gòu)的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的。想象一下實(shí)際應(yīng)用得時(shí)候變分自編碼器有多么強(qiáng)大！引用：·GeronA.,2019,2ndedition,Hands-OnMachineLearningwithScikit-LearnandTensorFlow:Concepts,Tools,andTechniquestoBuildIntelligentSystems,O’Reilly·FosterD.,2019,’Reilly/post/bc1df57b1f1a499c996e92875ec48923本文作者：Micha?Oleszak特別聲明：以上內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))為自媒體平臺(tái)“網(wǎng)易號(hào)”用戶上傳并發(fā)布，本平臺(tái)*提供信息存儲(chǔ)服務(wù)。Notice:Thecontentabove。去哪里買 亨士樂編碼器。庫(kù)存亨士樂編碼器誠(chéng)信服務(wù)

    這種混合模型使用GAN的鑒別器在典型的對(duì)抗訓(xùn)練中學(xué)到的知識(shí)來(lái)提高AE的生成能力?！癆utoencodingbeyondpixelsusingalearnedsimilaritymetric”（arXiv：）在上圖中作者使用他們的模型從學(xué)習(xí)的表示中重建一組圖像，這是GAN無(wú)法做到的，因?yàn)镚AN缺乏上面說(shuō)過(guò)的的可逆性。從圖上看重建看起來(lái)很不錯(cuò)。雖然GAN很重要，但是自編碼器還在以某種方式在圖像生成中發(fā)揮作用（自編碼器可能還沒被完全的開發(fā)），熟悉它們肯定是件好事。在本文的下面部分，將介紹自編碼器的工作原理、有哪些不同類型的自編碼器以及如何使用它們。**后還將提供一些TensorFlow的代碼。自編碼器都是關(guān)于如何有效地表示數(shù)據(jù)的。他們的工作是找到一個(gè)高維輸入的低維表示，在不損失內(nèi)容的情況下重建原始輸入。從下圖所示的quickdraw數(shù)據(jù)集中獲取“斧頭”。圖像為28x28灰度，這意味著它由784個(gè)像素組成。自編碼器會(huì)找到從這個(gè)784維空間到2D空間的映射，這樣壓縮后的ax圖像將*由兩個(gè)數(shù)字描述：地圖上的X和Y坐標(biāo)。接下來(lái)，*知道X-Y坐標(biāo)，自編碼器將嘗試*從這兩個(gè)值重建原始的784個(gè)像素。自編碼器學(xué)習(xí)其輸入的低維度表示。重建肯定不會(huì)是完美的，因?yàn)樵趬嚎s過(guò)程中不可避免地會(huì)丟失一些信息。海南亨士樂編碼器價(jià)格查詢?nèi)ツ倪x購(gòu)亨士樂編碼器。

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