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    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。

    這確保了潛在空間是連續的！要點：編碼器中的隨機化迫使潛在空間是連續的。變分解碼器VAE的解碼器不需要太多更改，直接可以重用以前的代碼。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])***的區別是現在編碼器的輸出或潛在空間是一維向量而不是3D張量。所以只需添加一個重塑層就可以了。現在可以將變分編碼器和解碼器組合到VAE模型中。_,_,codings=var_encoder(encoder_inputs)reconstructions=var_decoder(codings)vae=(inputs=[encoder_inputs],outputs=[reconstructions])在傳統自編碼器中，使用了二元交叉熵損失，并提到均方根誤差可能是一種替代方法。在VAE中損失函數是需要擴展得，因為交叉熵或RMSE損失是一種重建損失——它會懲罰模型以產生與原始輸入不同的重建。在VAE中在損失函數中增加了KL散度，懲罰模型學習與標準正態有很大不同的多元正態分布。KL散度是衡量兩個分布差異程度的指標，在此可以衡量標準正態分布與模型學習的分布之間的差異。也就是說：如果均值不為零且方差不為1，則會產生損失。latent_loss=*\。亨士樂編碼器質量哪家好。

    但是我們的目標是希望它足以識別原始圖像。在我們示例中的”地圖“是有效表示數據的潛在空間。雖然我們使用2D進行說明，但實際上潛在空間通常會更大，但仍比輸入圖像小得多。自編碼器的工作是創建一個低維表示讓它重建原始輸入。這確保了這個潛在空間壓縮了**相關的輸入特征，并且沒有噪聲和對重建輸入不重要的特征。要點：自編碼器的潛在空間壓縮了現在相關的輸入特征，并且沒有噪聲和冗余特征。這個特點使得它在許多方面都具有吸引力。可以使用自編碼器進行降維或特征提取（可以構建一個在數學上等同于主成分分析或PCA的自編碼器，我們以前有個相應的文章，有興趣的可以搜索參考）。所以可以在任何數據管道中用自編碼器學習的低維度表示替換高維度數據。自編碼器還有許多其他應用。它們可用于對圖像進行去噪：只需輸入一張有噪聲的圖像，自編碼器會重建原始的無噪聲圖像。它們還可用于自監督預訓練，其中模型從大量未標記數據中學習圖像特征，然后針對一小部分標記數據上的某些監督任務進行微調。**后自編碼器可以用作生成模型，這將是本文的重點。要點：自編碼器可用于降維、特征提取、圖像去噪、自監督學習和生成模型。這里使用Google游戲“Quick,Draw!昆山亨士樂編碼器有沒有推薦的。品質亨士樂編碼器以客為尊

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