tensorflow 2.0 學習 （十五）自編碼器 FashionMNIST數據集圖像重建與生成
這里就不更新上一文中LSTM情感分類問題了， 它只是網絡結構中函數，從而提高准確率。 這一篇更新自編碼器的圖像重建處理， 網絡結構如下： 代碼如下： 重建效果（Epoch=1, 10, 100）： 訓練和測試的准確率： 變分自編碼器： 網絡結構 ...
原文：4.keras實現-->生成式深度學習之用變分自編碼器VAE生成圖像(mnist數據集和名人頭像數據集)
.VAE和GAN 變分自編碼器 VAE,variatinal autoencoder 生成式對抗網絡 GAN,generative adversarial network 兩者不僅適用於圖像，還可以探索聲音 音樂甚至文本的潛在空間 VAE非常適合用於學習具有良好結構的潛在空間，其中特定方向表示數據中有意義的變化軸 GAN生成的圖像可能非常逼真，但它的潛在空間可能沒有良好結構，也沒有足夠的連續型。 ...
2018-11-24 21:10 3 3035 推薦指數：
相關推薦
4.keras實現-->生成式深度學習之用GAN生成圖像
生成式對抗網絡(GAN,generative adversarial network)由Goodfellow等人於2014年提出，它可以替代VAE來學習圖像的潛在空間。它能夠迫使生成圖像與真實圖像在統計上幾乎無法區別，從而生成相當逼真的合成圖像 ...
VAE變分自編碼器Keras實現
變分自編碼器（variational autoencoder, VAE）是一種生成模型，訓練模型分為編碼器和解碼器兩部分。 編碼器將輸入樣本映射為某個低維分布，這個低維分布通常是不同維度之間相互獨立的多元高斯分布，因此編碼器的輸出為這個高斯分布的均值與對數方差（因為方差總是大於 ...
4.keras實現-->生成式深度學習之DeepDream
DeepDream是一種藝術性的圖像修改技術，它用到了卷積神經網絡學到的表示，DeepDream由Google於2015年發布。這個算法與卷積神經網絡過濾器可視化技術幾乎相同，都是反向運行一個卷積神經網絡:對卷積神經網絡的輸入做梯度上升，以便將卷積神經網絡靠頂部的某一層的某個過濾器激活最大化。但有 ...
深度學習（一）之MNIST數據集分類
任務目標 對MNIST手寫數字數據集進行訓練和評估，最終使得模型能夠在測試集上達到\(98\%\)的正確率。（最終本文達到了\(99.36\%\)） 使用的庫的版本： python：3.8.12 pytorch：1.5.1 代碼地址GitHub：https ...
變分推斷到變分自編碼器(VAE)
EM算法 EM算法是含隱變量圖模型的常用參數估計方法，通過迭代的方法來最大化邊際似然。 帶隱變量的貝葉斯網絡 給定N 個訓練樣本D={x(n)}，其對數似然函數為： 通過最大化整個訓練集的對數邊際似然L(D; θ)，可以估計出最優的參數θ∗。然而計算邊際似然函數時涉及p(x ...
keras加載mnist數據集
此處會報 SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed 錯誤 通過下面命令解決 載入並訓練數據集 ...
【TensorFlow 3】mnist數據集：與Keras對比
在TF1.8之后Keras被當作為一個內置API：tf.keras. 並且之前的下載語句會報錯。 下面給出Keras和TensorFlow兩種方式的訓練代碼（附驗證代碼）： Keras： TensorFlow： 代碼來自TensorFlow官網 ...