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我们会得到什么？减法必须发生在潜在空间中。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)结果类似于胡须？还真有点像本文中已经介绍了自编码器如何学习数据的低维表示，以及这些潜在表示对于新图像的生成是如何不完美的，至少在传统自编码器的情况下：它们学习的空间难以采样且不连续。还介绍了变分自编码器如何通过向编码器引入随机性并增强损失函数来强制学习连续且有意义的潜在空间来缓解这些问题，从而允许在图像之间进行算术和变形。上面讨论的示例是在具有现成架构的简单数据集上训练的。想象一下实际应用得时候变分自编码器有多么强大！引用：·GeronA.,2019,2ndedition,Hands-OnMachineLearningwithScikit-LearnandTensorFlow:Concepts,Tools,andTechniquestoBuildIntelligentSystems,O’Reilly·FosterD.,2019,’Reilly/post/bc1df57b1f1a499c996e92875ec48923本文作者：MichałOleszak特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台*提供信息存储服务。Notice:Thecontentabove。江西亨士乐编码器调整亨士乐编码器去哪买？
***个问题就出现了：在这种情况下，“随机”是什么意思？它应该来自正态分布还是均匀分布？分布应该如何参数化？下图显示了对测试数据样本进行编码后潜在空间值的概率密度。除此以外，我还计算了一些汇总统计数据：**小潜在空间值为，**大值为。对于随机点采样，让潜在空间以零为中心对称中心化会容易得多，或者说至少以某种方式是有界的，需要一个**大值和**小值。要点：潜在空间值形成不规则的、无界的分布，会使随机点采样变得困难。图像多样性另一个问题涉及潜在空间中各个类别的**区域，这会影响生成图像的多样性。模型的潜在空间是3x3x64，它是576维的无法可视化。为了便于解释可以尝试对一个维度进行3D切片，其形状为3x1x1。只考虑此切片时，每个图像在潜在空间中由3D矢量表示可以将其可视化为散点图。这是测试数据样本的图：蓝色点云分布在比红色和绿色云小得多的体积上。这意味着如果要从这个空间中随机抽取一个点，**终得到猫或狗的可能性要比得到树的可能性大得多。在极端情况下，考虑到潜在空间的所有576个维度，可能永远不会对树进行采样，这违背了对生成模型能够覆盖它所看到的数据的整个空间的要求。要点：不同图像类别的潜在表示可能在大小上有所不同。
这种混合模型使用GAN的鉴别器在典型的对抗训练中学到的知识来提高AE的生成能力。“Autoencodingbeyondpixelsusingalearnedsimilaritymetric”（arXiv：）在上图中作者使用他们的模型从学习的表示中重建一组图像，这是GAN无法做到的，因为GAN缺乏上面说过的的可逆性。从图上看重建看起来很不错。虽然GAN很重要，但是自编码器还在以某种方式在图像生成中发挥作用（自编码器可能还没被完全的开发），熟悉它们肯定是件好事。在本文的下面部分，将介绍自编码器的工作原理、有哪些不同类型的自编码器以及如何使用它们。**后还将提供一些TensorFlow的代码。自编码器都是关于如何有效地表示数据的。他们的工作是找到一个高维输入的低维表示，在不损失内容的情况下重建原始输入。从下图所示的quickdraw数据集中获取“斧头”。图像为28x28灰度，这意味着它由784个像素组成。自编码器会找到从这个784维空间到2D空间的映射，这样压缩后的ax图像将*由两个数字描述：地图上的X和Y坐标。接下来，*知道X-Y坐标，自编码器将尝试*从这两个值重建原始的784个像素。自编码器学习其输入的低维度表示。重建肯定不会是完美的，因为在压缩过程中不可避免地会丢失一些信息。亨士乐编码器批发价。
同时减少其深度或特征图的数量。decoder=([(32,kernel_size=3,strides=2,padding="valid",activation="selu",input_shape=[3,3,64]),(16,kernel_size=3,strides=2,padding="same",activation="selu"),(1,kernel_size=3,strides=2,padding="same",activation="sigmoid"),([28,28])])剩下要做的就是将编码器与解码器连接起来，并将它们作为一个完整的自编码器进行联合训练。使用二元交叉熵损失对模型进行了20个epoch的训练，代码如下：ae=([encoder,decoder])pile(loss="binary_crossentropy",optimizer=(learning_rate=),metrics=["accuracy"])history=(X_train,X_train,epochs=20,validation_data=(X_val,X_val))损失函数选择来说：二元交叉熵和RMSE都可以被用作损失函数，两者的主要区别在于二元交叉熵对大误差的惩罚更强，这可以将重建图像的像素值推入平均幅度，但是这反过来又会使重建的图像不那么生动。因为这个数据集是灰度图像，所以损失函数的选择不会产生任何有意义的差异。下面看一下测试集中的一些图像，以及自编码器重建它们的效果如何。测试集的原始图像（上）与它们的重建图像（下）。看起来不错，但是一些细节模糊（这是自编码器的缺陷，也是GAN的优势）。亨士乐编码器精越怎么样、。湖南亨士乐编码器批发价
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