這種混合模型使用GAN的鑒別器在典型的對(duì)抗訓(xùn)練中學(xué)到的知識(shí)來(lái)提高AE的生成能力?！癆utoencodingbeyondpixelsusingalearnedsimilaritymetric”（arXiv：）在上圖中作者使用他們的模型從學(xué)習(xí)的表示中重建一組圖像，這是GAN無(wú)法做到的，因?yàn)镚AN缺乏上面說(shuō)過的的可逆性。從圖上看重建看起來(lái)很不錯(cuò)。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(fā)揮作用（自編碼器可能還沒被完全的開發(fā)），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(guān)于如何有效地表示數(shù)據(jù)的。他們的工作是找到一個(gè)高維輸入的低維表示，在不損失內(nèi)容的情況下重建原始輸入。從下圖所示的quickdraw數(shù)據(jù)集中獲取“斧頭”。圖像為28x28灰度，這意味著它由784個(gè)像素組成。自編碼器會(huì)找到從這個(gè)784維空間到2D空間的映射，這樣壓縮后的ax圖像將*由兩個(gè)數(shù)字描述：地圖上的X和Y坐標(biāo)。接下來(lái)，*知道X-Y坐標(biāo)，自編碼器將嘗試*從這兩個(gè)值重建原始的784個(gè)像素。自編碼器學(xué)習(xí)其輸入的低維度表示。重建肯定不會(huì)是完美的，因?yàn)樵趬嚎s過程中不可避免地會(huì)丟失一些信息。亨士樂編碼器哪家的質(zhì)量好。本地亨士樂編碼器制造價(jià)格

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常用于監(jiān)督環(huán)境。這意味著對(duì)于每個(gè)訓(xùn)練觀測(cè)值x_i，都將有一個(gè)標(biāo)簽或期望值y_i。在訓(xùn)練過程中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)和期望標(biāo)簽之間的關(guān)系?，F(xiàn)在，假設(shè)只有未標(biāo)記的觀測(cè)數(shù)據(jù)，這意味著只有由i=1，...，M的M觀測(cè)數(shù)據(jù)組成的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集S_T。在這一數(shù)據(jù)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(xué)習(xí)以盡可能低的誤差重建輸入觀測(cè)值x_i。為什么要學(xué)習(xí)重建輸入觀測(cè)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(shù)據(jù)集。自編碼器是一個(gè)讓輸出圖像盡可能類似輸入之一的算法。也許你會(huì)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(gè)更加翔實(shí)（雖然還沒有明確）的定義。圖1：自動(dòng)編碼器的一般架構(gòu)。為了更好地理解自編碼器，我們需要了解它的經(jīng)典架構(gòu)。如下圖1所示。自編碼器的主要組成部分有三個(gè)：編碼器、潛在特征表示和解碼器。圖1：自動(dòng)編碼器的一般架構(gòu)。一般來(lái)說(shuō)，我們希望自編碼器能夠很好地重建輸入。同時(shí)，它還應(yīng)該創(chuàng)建一個(gè)有用且有意義的潛在表示(圖1中編碼器部分的輸出)。

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