但是我們的目標(biāo)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(shù)據(jù)的潛在空間。雖然我們使用2D進(jìn)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(chuàng)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(guān)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(diǎn)：自編碼器的潛在空間壓縮了現(xiàn)在相關(guān)的輸入特征，并且沒有噪聲和冗余特征。這個特點(diǎn)使得它在許多方面都具有吸引力。可以使用自編碼器進(jìn)行降維或特征提取（可以構(gòu)建一個在數(shù)學(xué)上等同于主成分分析或PCA的自編碼器，我們以前有個相應(yīng)的文章，有興趣的可以搜索參考）。所以可以在任何數(shù)據(jù)管道中用自編碼器學(xué)習(xí)的低維度表示替換高維度數(shù)據(jù)。自編碼器還有許多其他應(yīng)用。它們可用于對圖像進(jìn)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(jiān)督預(yù)訓(xùn)練，其中模型從大量未標(biāo)記數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)圖像特征，然后針對一小部分標(biāo)記數(shù)據(jù)上的某些監(jiān)督任務(wù)進(jìn)行微調(diào)。**后自編碼器可以用作生成模型，這將是本文的重點(diǎn)。要點(diǎn)：自編碼器可用于降維、特征提取、圖像去噪、自監(jiān)督學(xué)習(xí)和生成模型。這里使用Google游戲“Quick,Draw!亨士樂編碼器哪家公司好。小型亨士樂編碼器價格表格

    ”的玩家制作的手繪形狀的quickdraw數(shù)據(jù)集構(gòu)建一個簡單的自編碼器。為了方便演示，我們將只使用三類圖像：狗、貓和樹。這是圖像的示例。如何構(gòu)建一個自編碼器呢？它需要由兩部分組成：編碼器，它接收輸入圖像并將其壓縮為低維表示，以及解碼器，它做相反的事情：從潛在表示產(chǎn)生原始大小的圖像.讓我們從編碼器開始。因為是處理圖像所以在網(wǎng)絡(luò)中使用卷積層。該模型將輸入圖像依次通過卷積層和**大池化層，以將它們壓縮成低維表示。encoder=([([28,28,1],input_shape=[28,28]),(16,kernel_size=3,padding="same",activation="selu"),(pool_size=2),(32,kernel_size=3,padding="same",activation="selu"),(pool_size=2),(64,kernel_size=3,padding="same",activation="selu"),(pool_size=2)])這種特殊的架構(gòu)基于AurélienGéron在他的書中用于FashionMNIST數(shù)據(jù)集的架構(gòu)（參見底部的來源）。這里使用SELU***而不是ReLU，是因為他比較新，效果也好編碼器**終輸出64個特征圖，每個特征圖大小為3x3，這就是對數(shù)據(jù)的低維表示。下面就需要一個解碼器將這些表示處理成原始大小的圖像。這里使用轉(zhuǎn)置卷積（可以將其視為與常規(guī)卷積相反的操作）。轉(zhuǎn)置卷積會放大圖像，增加其高度和寬度。大規(guī)模亨士樂編碼器訂制價格蘇州 亨士樂編碼器。。。。

時，ReLU是個很好的選擇。如果輸入x_i可以假設(shè)負(fù)值，那么ReLU當(dāng)然是一個糟糕的選擇，而且恒等函數(shù)是一個更好的選擇。Sigmoid函數(shù)σ可以假定所有值的范圍在]0,1[。作為余數(shù)，它的公式是只有當(dāng)輸入的觀測值x_i都在]0,1[范圍內(nèi)，或者將它們歸一化到這個范圍內(nèi)，才能使用這個***函數(shù)。在這種情況下，對于輸出層的***函數(shù)來說，Sigmoid函數(shù)是一個不錯的選擇。損失函數(shù)與任何神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型一樣，這里需要一個損失函數(shù)來**小化。這個損失函數(shù)應(yīng)該測量輸入x_i和輸出xi之間的差異有多大：其中，F(xiàn)FA、g和f是由全連接層獲得的函數(shù)。自編碼器***使用兩種損失函數(shù)：均方差和二進(jìn)制交叉熵。它們只有在滿足特定需求時才能使用。由于自編碼器試圖解決回歸問題，**常用的損失函數(shù)是均方差（MSE）：如果FFA輸出層的***函數(shù)是一個sigmoid函數(shù)，即將神經(jīng)元輸出限制在0到1之間，并且輸入特征被標(biāo)準(zhǔn)化為0到1之間，我們以使用LCE表示的二元交叉熵作為損失函數(shù)。重構(gòu)誤差重構(gòu)誤差(RE)是一個度量，它指示了自編碼器能夠重建輸入觀測值x_i的好壞。**典型的RE應(yīng)用是MSE這很容易計算出來。在使用自編碼器進(jìn)行異常檢測時，常常用到RE。對于重建誤差有一個簡單的直觀解釋。當(dāng)RE值較大時

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