0分享至用微信掃碼二維碼分享至好友和朋友圈說到計算機生成的圖像肯定就會想到deepfake：將馬變成的斑馬或者生成一個不存在的貓。在圖像生成方面GAN似乎成為了主流，但是盡管這些模型在生成逼真的圖像方面取得了巨大成功，但他們的缺陷也是十分明顯的，而且并不是生成圖像的全部。自編碼器（autoencoder）作為生成的圖像的傳統模型還沒有過時并且還在發展，所以不要忘掉自編碼器！當談到計算機視覺中的生成建模時，幾乎都會提到GAN。使用GAN的開發了很多許多驚人的應用程序，并且可以在這些應用程序中生成高保真圖像。但是GAN的缺點也十分明顯：1、訓練不穩定，經常會出現梯度消失、模式崩潰問題（會生成相同的圖像），這使得我們需要做大量的額外工作來為數據找到合適的架構。2、GAN很難反轉（不可逆），這意味著沒有簡單的方法可以從生成的圖像反推到產生這個圖像的噪聲輸入。例如：如果使用可逆生成模型進行生成的圖像的增強，可以直接獲得生成圖像的特定輸入，然后在正確的方向上稍微擾動它這樣就可以獲得非常相似的圖像，但是GAN做到這一點很麻煩。3、GAN不提供密度估計。也就是說可以生成圖像但無法知道特定特征出現在其中的可能性有多大。蘇州 亨士樂編碼器。。。。亨士樂編碼器價格查詢

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    實際上可以重用上面的編碼器代碼。只需展平它的輸出并將兩個向量附加到它上面。vanilla_encoder=(encoder)encoder_inputs=(shape=[28,28])z=vanilla_encoder(encoder_inputs)z=()(z)codings_mean=(576)(z)codings_log_var=(576)(z)codings=Sampling()([codings_mean,codings_log_var])var_encoder=(inputs=[encoder_inputs],outputs=[codings_mean,codings_log_var,codings])這里只有兩件事需要詳細說明：1、正如可能從變量名稱中猜到的那樣，使用方差的對數來描述正態分布，而不是按原樣描述方差。這是因為方差需要為正，而對數方差可以是任何值。2、編碼器使用自定義采樣層，該層根據均值和對數變量從多元法線中采樣一個點。下面就是代碼：classSampling():defcall(self,inputs):mean,log_var=inputsepsilon=(ape(log_var))returnmean+(log_var/2)*epsilon為什么變分編碼器可以工作與傳統編碼器相比，VAE不將輸入映射到一個確定性點，而將其映射到某個空間中的一個隨機點。為什么這個更好呢?對于一個相同的圖像，每次都會在潛在空間中得到一個稍微不同的點（盡管它們都在均值附近）。這使得VAE了解該鄰域中的所有點在解碼時都應該產生類似的輸出。亨士樂編碼器哪家使用好。

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