我們會得到什么？減法必須發生在潛在空間中。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)結果類似于胡須？還真有點像本文中已經介紹了自編碼器如何學習數據的低維表示，以及這些潛在表示對于新圖像的生成是如何不完美的，至少在傳統自編碼器的情況下：它們學習的空間難以采樣且不連續。還介紹了變分自編碼器如何通過向編碼器引入隨機性并增強損失函數來強制學習連續且有意義的潛在空間來緩解這些問題，從而允許在圖像之間進行算術和變形。上面討論的示例是在具有現成架構的簡單數據集上訓練的。想象一下實際應用得時候變分自編碼器有多么強大！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：以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布，本平臺*提供信息存儲服務。Notice:Thecontentabove。去哪里買 亨士樂編碼器。庫存亨士樂編碼器誠信服務
這種混合模型使用GAN的鑒別器在典型的對抗訓練中學到的知識來提高AE的生成能力。“Autoencodingbeyondpixelsusingalearnedsimilaritymetric”（arXiv：）在上圖中作者使用他們的模型從學習的表示中重建一組圖像，這是GAN無法做到的，因為GAN缺乏上面說過的的可逆性。從圖上看重建看起來很不錯。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揮作用（自編碼器可能還沒被完全的開發），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。自編碼器都是關于如何有效地表示數據的。他們的工作是找到一個高維輸入的低維表示，在不損失內容的情況下重建原始輸入。從下圖所示的quickdraw數據集中獲取“斧頭”。圖像為28x28灰度，這意味著它由784個像素組成。自編碼器會找到從這個784維空間到2D空間的映射，這樣壓縮后的ax圖像將*由兩個數字描述：地圖上的X和Y坐標。接下來，*知道X-Y坐標，自編碼器將嘗試*從這兩個值重建原始的784個像素。自編碼器學習其輸入的低維度表示。重建肯定不會是完美的，因為在壓縮過程中不可避免地會丟失一些信息。海南亨士樂編碼器價格查詢去哪選購亨士樂編碼器。
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