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。昆山亨士乐编码器哪家强？福建亨士乐编码器成本价
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=*\。安装亨士乐编码器什么价格亨士乐编码器质量怎么样？
M21-0500/6-06DAM21-0500/6-06FAM21-0500/6-16B1M21-0500/6-16EBM21-0500/6-17EBM21-0500/6-26BAM21-0500/6-26BBM21-0500/6-26FAM21-0500/6-29BBM21-0500/8-06FBM21-0500/C-07GAM21-0512/0-00H0M21-0512/0-03FBM21-0512/0-03FCM21-0512/0-03GAM21-0512/0-23GAM21-1000/0-00G0M21-1000/0-03DAM21-1000/0-03DBM21-1000/0-03F0M21-1000/0-03FAM21-1000/0-03HAM21-1000/0-09HAM21-1000/0-10A2M21-1000/0-10G1M21-1000/0-11A3M21-1000/0-135BM21-1000/0-13AAM21-1000/0-13EAM21-1000/0-13FBM21-1000/0-13G1M21-1000/0-13GAM21-1000/0-13HHM21-1000/0-20F2M21-1000/0-23B0M21-1000/0-23BHM21-1000/0-23FBM21-1000/0-23HBM21-1000/0-26HBM21-1000/4-16ABM21-1000/6-06FJM21-1000/6-16DBM21-1000/6-16G1M21-1000/8-07FBM21-1000/8-09DAM21-1000/8-16F2M21-1000/8-19BBM21-1000/8-29FBM21-1000/C-09DBM21-1000/C-29FBM21-1024/0-01H1M21-1024/0-03DGM21-1024/0-03EAM21-1024/0-03FAM21-1024/0-03G0M21-1024/0-03GAM21-1024/0-10A2M21-1024/0-10E3M21-1024/0-10ECM21-1024/0-10G3M21-1024/0-10HGM21-1024/0-13E1M21-1024/0-13FAM21-1024/0-13H0M21-1024/0-13H2M21-1024/0-13HBM21-1024。
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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。亨士乐编码器哪家好？什么亨士乐编码器厂家价格
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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）。福建亨士乐编码器成本价
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