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來源: 發布時間:2022-03-24

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    圖像之間的變形先來驗證變分自編碼器學習到的潛在空間確實是連續的、行為良好且有意義的,那就是選擇兩個圖像并在它們之間變形。讓我們以這只貓和這棵樹為例。對它們進行編碼以獲得它們的隱藏表示,并在它們之間進行線性插值。然后將沿插值線的每個點傳遞給解碼器,這樣可以在貓和樹之間生成圖像。cat=var_encoder(X_train[5930,:,:].reshape(1,28,28))[0].numpy()tree=var_encoder(X_train[17397,:,:].reshape(1,28,28))[0].numpy()linfit=interp1d([1,10],([cat,tree]),axis=0)將兩個潛在表示堆疊在一個形狀為2x576的矩陣中,并應用scipy的線性插值函數,如果需要調整,可以修改linfit([i+1foriinrange(10)])來獲得中間插值。仔細看看貓的嘴是如何變成樹干的。以類似的方式,還可以將另貓變成狗。注意貓的尖耳朵是如何逐漸變成狗的松軟耳朵的。這個有趣的實驗表明,變分自編碼器學習的潛在空間是連續的,并確保點之間的平滑過渡。要點:VAE潛在空間是連續的,允許在圖像之間生成有意義的插值。如果潛在空間是連續且有意義的,我們應該能夠對圖像進行算術運算。考慮這兩只貓(圖片是重建而不是原始圖像)。如果從左邊有胡須的貓中減去右邊的無胡須貓。

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神經網絡通常用于監督環境。這意味著對于每個訓練觀測值x_i,都將有一個標簽或期望值y_i。在訓練過程中,神經網絡模型將學習輸入數據和期望標簽之間的關系。現在,假設只有未標記的觀測數據,這意味著只有由i=1,...,M的M觀測數據組成的訓練數據集S_T。在這一數據集中,x_i∈R^n,n∈N。1986年,Rumelhart、Hinton和Williams***提出了自編碼器(Autoencoder),旨在學習以盡可能低的誤差重建輸入觀測值x_i。為什么要學習重建輸入觀測值?如果你很難想象這意味著什么,想象一下由圖片組成的數據集。自編碼器是一個讓輸出圖像盡可能類似輸入之一的算法。也許你會感到困惑,似乎沒有理由這樣做。為了更好地理解為什么自編碼器是有用的,我們需要一個更加翔實(雖然還沒有明確)的定義。圖1:自動編碼器的一般架構。為了更好地理解自編碼器,我們需要了解它的經典架構。如下圖1所示。自編碼器的主要組成部分有三個:編碼器、潛在特征表示和解碼器。圖1:自動編碼器的一般架構。一般來說,我們希望自編碼器能夠很好地重建輸入。同時,它還應該創建一個有用且有意義的潛在表示(圖1中編碼器部分的輸出)。亨士樂編碼器比較好的是哪家。特定亨士樂編碼器工藝

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