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但整體重建精度似乎相當不錯。另一種可視化自編碼器所學內容的方法是將一些測試圖像*傳遞給編碼器。這將產生它們的潛在表示，本例(3,3,64)。然后使用降維算法（例如t-SNE）將它們映射到二維并繪制散點圖，通過它們的標簽（貓、狗或樹）為點著色，如下圖所示：可以清楚地看到，樹與其他圖像分離良好而貓和狗則有點混雜。注意底部的大藍**域，這些是帶有胡須的貓頭的圖像這些并沒有與狗混淆。但是在圖的的上半部分都是從動物的側面，這使得區分貓和狗變得更加困難。這里一個非常值得關注的事情是，自編碼器在沒有給出標簽的情況下了解了多少圖像類別！（上面說到的自監督學習）要點：自編碼器可以在沒有標簽的情況下學習很多關于圖像分類的知識。傳統的自編碼器模型似乎已經學會了數據的有意義的潛在表示。下面讓我們回到本文的主題：它可以作為生成模型嗎？首先明確一下我們對生成模型的期望：希望能夠選擇潛在空間中的任何隨機點，將其通過解碼器獲得逼真的圖像。**重要的是，在潛在空間中選擇不同的隨機點應該會產生不同的生成圖像，這些圖像應該涵蓋模型看到的所有類型的數據：貓、狗和樹。從潛在空間采樣當我們在潛在空間中選擇一個隨機點時。福建亨士樂編碼器價格優惠蘇州亨士樂編碼器生產廠家。
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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。亨士樂編碼器昆山哪家好？天津亨士樂編碼器訂制價格
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