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来源: 发布时间:2022年03月30日

    这确保了潜在空间是连续的!要点:编码器中的随机化迫使潜在空间是连续的。变分解码器VAE的解码器不需要太多更改,直接可以重用以前的代码。vanilla_decoder=(decoder)decoder_inputs=(shape=[576])x=([3,3,64])(decoder_inputs)decoder_outputs=vanilla_decoder(x)var_decoder=(inputs=[decoder_inputs],outputs=[decoder_outputs])***的区别是现在编码器的输出或潜在空间是一维向量而不是3D张量。所以只需添加一个重塑层就可以了。现在可以将变分编码器和解码器组合到VAE模型中。_,_,codings=var_encoder(encoder_inputs)reconstructions=var_decoder(codings)vae=(inputs=[encoder_inputs],outputs=[reconstructions])在传统自编码器中,使用了二元交叉熵损失,并提到均方根误差可能是一种替代方法。在VAE中损失函数是需要扩展得,因为交叉熵或RMSE损失是一种重建损失——它会惩罚模型以产生与原始输入不同的重建。在VAE中在损失函数中增加了KL散度,惩罚模型学习与标准正态有很大不同的多元正态分布。KL散度是衡量两个分布差异程度的指标,在此可以衡量标准正态分布与模型学习的分布之间的差异。也就是说:如果均值不为零且方差不为1,则会产生损失。latent_loss=*\。亨士乐编码器有没有合适的厂家。节能亨士乐编码器价格查询

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    实际上可以重用上面的编码器代码。只需展平它的输出并将两个向量附加到它上面。vanilla_encoder=(encoder)encoder_inputs=(shape=[28,28])z=vanilla_encoder(encoder_inputs)z=()(z)codings_mean=(576)(z)codings_log_var=(576)(z)codings=Sampling()([codings_mean,codings_log_var])var_encoder=(inputs=[encoder_inputs],outputs=[codings_mean,codings_log_var,codings])这里只有两件事需要详细说明:1、正如可能从变量名称中猜到的那样,使用方差的对数来描述正态分布,而不是按原样描述方差。这是因为方差需要为正,而对数方差可以是任何值。2、编码器使用自定义采样层,该层根据均值和对数变量从多元法线中采样一个点。下面就是代码:classSampling():defcall(self,inputs):mean,log_var=inputsepsilon=(ape(log_var))returnmean+(log_var/2)*epsilon为什么变分编码器可以工作与传统编码器相比,VAE不将输入映射到一个确定性点,而将其映射到某个空间中的一个随机点。为什么这个更好呢?对于一个相同的图像,每次都会在潜在空间中得到一个稍微不同的点(尽管它们都在均值附近)。这使得VAE了解该邻域中的所有点在解码时都应该产生类似的输出。亨士乐编码器哪家的质量好。本地亨士乐编码器成本价

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