TensorFlow利用函数API实现简易自编码器
该示例创建了一个编码器模型、一个解码器模型，并在两个调用中将它们链接，以获得自动编码器模型：编码器模型：将输入源数据进行压缩编码，一定程度上可以去除输入数据的噪音，最大程度上保留图像的原始特征解码器模型：将编码器编码压缩后的数据按照一定策略进行解压，也就是解码，将压缩后的数据还原成原始的数据，但是经过这样一个操作后，输出和原始数据肯定是会有损失的，所以像图像填充、音频去噪就是按照这个原理实现的，....
使用TensorFlow创建能够图像重建的自编码器模型
想象你正在解决一个拼图游戏。你已经完成了大部分。假设您需要在一幅几乎完成的图片中间修复一块。你需要从盒子里选择一块，它既适合空间，又能完成整个画面。我相信你很快就能做到。但是你的大脑是怎么做到的呢?首先，它会分析空槽周围的图片(在这里你需要固定拼图的一块)。如果图片中有一棵树，你会寻找绿色的部分(这是显而易见的!)所以，简而言之，我们的大脑能够通过知道图像周围的环境来预测图像(它将适合放入槽中)....
TensorFlow2实现去噪自编码器（Denoising Autoencoder）
去噪自编码器(Denoising Autoencoder, DAE)在介绍去噪自编码器 (Denoising Autoencoder, DAE) 之前，首先介绍下DAE的一种使用场景示例，当我们在夜晚拍照时，或者其他黑暗环境时，我们的照片总是被大量的噪点所充斥，严重影响了图像质量，而 DAE 的目的就是用来去除这些图像中的噪声。为了更好的讲解 DAE，使用简单的 MNIST 数据集进行演示，以将....
【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第15章 自编码器
本文来自云栖社区官方钉群“Python技术进阶”，了解相关信息可以关注“Python技术进阶”。 关联权重 当自编码器整齐地对称时，就像我们刚刚构建的那样，一种常用技术是将解码器层的权重与编码器层的权重相关联。 这样减少了模型中的权重数量，加快了训练速度，并限制了过度拟合的风险。 不幸的是，使用fully_connected()函数在 TensorFlow 中实现相关权重有点麻烦；手动定义层...
【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 第15章 自编码器（中）
关联权重 当自编码器整齐地对称时，就像我们刚刚构建的那样，一种常用技术是将解码器层的权重与编码器层的权重相关联。 这样减少了模型中的权重数量，加快了训练速度，并限制了过度拟合的风险。 不幸的是，使用fully_connected()函数在 TensorFlow 中实现相关权重有点麻烦；手动定义层实际上更容易。 代码结尾明显更加冗长： activation = tf.nn.elu regula...
《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第15章 自编码器
第15章 自编码器 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@akonwang 校对：@飞龙 自编码器是能够在无监督的情况下学习输入数据（叫做编码）的人工神经网络（即，训练集是未标记）。这些编码通常具有比输入数据低得多的维度，使得自编码器对降维有用（参见第 8 章）。更重要的是，自编码器可以作为强大的特征...
(TensorFlow)变分自编码器实现
变分自编码器（VAEs）是学习低维数据表示的强大模型。TensorFlow的分发包提供了一种简单的方法来实现不同类型的VAE。 在这篇文章中，我将引导你完成在MNIST上训练简单VAE的步骤，主要侧重于实战。 1.定义网络： VAE由三部分组成：编码器q（z | x ），先验p（z ），解码器p（x | z ）。 编码器将图像映射到针对该图像的代码的分布上。这种分布也被称为后验（posteri.....
教你用TensorFlow和自编码器模型生成手写数字（附代码）
自编码器是一种能够用来学习对输入数据高效编码的神经网络。若给定一些输入，神经网络首先会使用一系列的变换来将数据映射到低维空间，这部分神经网络就被称为编码器。 然后，网络会使用被编码的低维数据去尝试重建输入，这部分网络称之为解码器。我们可以使用编码器将数据压缩为神经网络可以理解的类型。然而自编码器很少用做这个目的，因为通常存在比它更为有效的手工编写的算法（例如 jpg 压缩）。 ...
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