4.keras实现-->生成式深度学习之用变分自编码器VAE生成图像(mnist数据集和名人头像数据集)
1.VAE和GAN 变分自编码器（VAE,variatinal autoencoder） 生成式对抗网络（GAN,generative adversarial network） 两者不仅适用于图像，还可以探索声音、音乐甚至文本的潜在空间； VAE非常适合用于学习具有 ...
原文：tensorflow 2.0 学习 （十五）自编码器 FashionMNIST数据集图像重建与生成
这里就不更新上一文中LSTM情感分类问题了， 它只是网络结构中函数，从而提高准确率。 这一篇更新自编码器的图像重建处理， 网络结构如下： 代码如下： 重建效果 Epoch , , ： 训练和测试的准确率： 变分自编码器： 网络结构如下： 代码如下： 图像重建 Epoch , , : 图像生成 Epoch , , : 误差情况： ...
2020-02-28 22:27 0 1143 推荐指数：
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作者|DR. VAIBHAV KUMAR 编译|VK 来源|Analytics In Diamag 人工神经网络有许多流行的变体，可用于有监督和无监督学习问题。自编码器也是神经网络的一个变种，主要用于无监督学习问题。 当它们在体系结构中有多个隐藏层时，它们被称为深度自编码器。这些模型可以应用于 ...
tensorflow学习笔记(三)：实现自编码器
黄文坚的tensorflow实战一书中的第四章，讲述了tensorflow实现多层感知机。Hiton早年提出过自编码器的非监督学习算法，书中的代码给出了一个隐藏层的神经网络，本人扩展到了多层，改进了代码。实现多层神经网络时，把每层封装成一个NetLayer对象(本质是单向链表)，然后计算隐藏层输出 ...
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自编码器
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深度学习之自编码器
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深度学习之自编码器AutoEncoder（一）
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