预先训练好的神经网络，通常称为“预训练模型”，它在大型数据集上进行训练，取得业界认可的效果，开源给广大开发者使用的模型。本文主要介绍在keras中的关于图像任务的开源模型。...这是官网的链接keras预训练模型，大家可以去探索一下 迁移学习方式 我们可以直接使用预训练模型，毕竟效果挺好的；提供输入信息，经过模型处理，直接输出结果。...三、构建模型 常见卷积神经网络（CNN），主要由几个 卷积层Conv2D 和 池化层MaxPooling2D 层组成。卷积层与池化层的叠加实现对输入数据的特征提取，最后连接全连接层实现分类。...特征提取——卷积层与池化层 实现分类——全连接层 这里用到“迁移学习”的思想，使用“预训练模型”作为特征提取；实现分类的全连接层有我们自己搭建。...prediction_batch 串联在一起来，构建模型。
一、前期工作 本文将实现灵笼中人物角色的识别。较上一篇文章，这次我采用了VGG-19结构，并增加了预测与保存and加载模型两个部分。...加载数据 使用image_dataset_from_directory方法将磁盘中的数据加载到tf.data.Dataset中 batch_size = 16 img_height = 224 img_width...我们可以通过class_names输出数据集的标签。标签将按字母顺序对应于目录名称。...image_batch[0] # 查看归一化后的数据 print(np.min(first_image), np.max(first_image)) 0.00390696 1.0 三、构建VGG-19网络 在官方模型与自建模型之间进行二选一就可以啦...四、编译 在准备对模型进行训练之前，还需要再对其进行一些设置。以下内容是在模型的编译步骤中添加的： 损失函数（loss）：用于衡量模型在训练期间的准确率。
作者|Dataman 编译|Arno 来源|Analytics Vidhya 这篇文章的目的是介绍关于利用自动编码器实现图像降噪的内容。 在神经网络世界中，对图像数据进行建模需要特殊的方法。...这解释了处理图像数据时为什么首选的是卷积自编码器。最重要的是，我将演示卷积自编码器如何减少图像噪声。这篇文章将用上Keras模块和MNIST数据。...堆叠数据会丢失很多信息吗？答案是肯定的。图像中的空间关系被忽略了。这使得大量的信息丢失。那么，我们接着看卷积自编码器如何保留空间信息。 图(B) 为什么图像数据首选卷积自编码器？...图(D)演示了将平面2D图像先提取到一个厚的正方体(Conv1)，再提取到一个长方体(Conv2)和另一个长度更长的长方体(Conv3)。此过程旨在保留数据中的空间关系。这是自动编码器的编码过程。...• MaxPooling2D(pool_size=(2,2))：在图(H)中，我们使用2×2窗口作为池的大小。因此，我们将在以下代码中使用(2,2)。 你可以在卷积自编码器中构建许多卷积层。
这解释了处理图像数据时为什么首选的是卷积自编码器。最重要的是，我将演示卷积自编码器如何减少图像噪声。这篇文章将用上Keras模块和MNIST数据。...堆叠数据会丢失很多信息吗？答案是肯定的。图像中的空间关系被忽略了。这使得大量的信息丢失。那么，我们接着看卷积自编码器如何保留空间信息。 ? 图(B) 为什么图像数据首选卷积自编码器？...图(D)演示了将平面2D图像先提取到一个厚的正方体(Conv1)，再提取到一个长方体(Conv2)和另一个长度更长的长方体(Conv3)。此过程旨在保留数据中的空间关系。这是自动编码器的编码过程。...• MaxPooling2D(pool_size=(2,2))：在图(H)中，我们使用2×2窗口作为池的大小。因此，我们将在以下代码中使用(2,2)。 你可以在卷积自编码器中构建许多卷积层。...是否可以使用任何经过训练的CNN代码吗？ 可以的。
主路径中的卷积层用于提取特征，而跳跃连接直接将输入信息传递到主路径的输出上。通过将输入与主路径的输出相加，实现了信息的残差学习。...在ResNet50中，使用了50个卷积层，因此得名ResNet50。这些卷积层以不同的尺寸和深度对图像进行特征提取，使得模型能够捕捉到不同层次的特征。...这段代码的目的是使用Keras库加载预训练的ResNet50模型，并将其应用于图像分类任务。...具体解释如下： keras.applications.ResNet50: 这是Keras库中的一个函数，用于加载ResNet50模型。...在本项目中基于Django框架开发了一个网页版的动物识别界面，在该网页界面系统中，用户可以点击鼠标上传一张动物图片，然后点击按钮进行检测。
在Keras深度学习库中应用这种结构可能会很困难，因为为了保持Keras库的整洁、简单和易于使用而牺牲了一些灵活性。 在本教程中，您将了解如何在Keras中实现用于文本摘要的编码器-解码器网络结构。...读取源文本实现模型 ---- 在本节中，我们将看看如何在Keras深度学习库中实现用于文本摘要的编码器-解码器结构。...解码器读取最后生成的词的表示和嵌入，并使用这些输入生成输出摘要中的每个词。 ? 在Keras中的文本摘要生成模型 有一个问题： Keras不允许递归循环，模型的输出自动作为输入，输入到模型中。...这意味着如上所述的模型不能直接在Keras中实现（但也许可以在更灵活的平台如TensorFlow中实现）。相反，我们可以看看我们可以在Keras中实现的模型的三种变体。...可以使用语言模型来解释到目前为止产生的单词序列，以提供第二个上下文向量与源文档的表示组合，以便产生序列中的下一个单词。
最后，一些自编码器是生成式模型：他们能够随机生成与训练数据非常相似的新数据。例如，您可以在脸图片上训练自编码器，然后可以生成新脸。但是生成出来的图片通常是模糊且不够真实。...一种方法可以简单地将平方误差(0.3-0.1)^2添加到损失函数中，但实际上更好的方法是使用 Kullback-Leibler 散度（在第 4 章中简要讨论），它具有比均方误差更强的梯度，如图 17-10...公式17-1 Kullback–Leibler 散度 在我们的例子中，我们想要测量编码层中的神经元将激活的目标概率p与实际概率q（即，训练批次上的平均激活）之间的差异。...例如，经验接力：将生成器在每个迭代产生的图片存储在接力缓存中（逐次丢弃旧的生成图），使用真实图片和从缓存中取出的图片训练判别器。这样可以降低判别器对生成器的最后一个输出过拟合的几率。...可以举出生成式自编码器的例子吗？ GAN是什么？可以用于什么任务？ 训练GAN的难点是什么？ 用去噪音自编码器预训练一个图片分类器。可以使用MNIST，或是更复杂的图片数据集，比如CIFAR10。
例如，您可以在加了噪声的图像上训练自动编码器，然后使用经过训练的模型从图像中去除噪声。...解码器：解码器和编码器一样也是一个前馈网络，结构与编码器相似。该网络负责将输入从代码中重建回原始维度。 首先，输入通过编码器进行压缩并存储在称为code的层中，然后解码器从代码中解压缩原始输入。...然后可以使用概率分布对图像进行逆向工程，生成与原始训练图像相似的新图像。 这种类型的自动编码器可以像GAN一样生成新图像。...如果我们要构建一个线性网络（即在每一层不使用非线性激活函数），我们将观察到与 PCA 中相似的降维。...训练过程很稳定，没有出现过拟合的迹象 对应的去噪结果图，左边是添加噪声的原始MNIST数字，而右边是去噪自动编码器的输出——可以看到去噪自动编码器能够在消除噪音的同时从图像中恢复原始信号
学习目标 目标 了解自动编码器作用 说明自动编码器的结构 应用 使用自动编码器对Mnist手写数字进行数据降噪处理 5.2.1 自动编码器什么用 自编码器的应用主要有两个方面 数据去噪...进行可视化而降维 自编码器可以学习到比PCA等技术更好的数据投影 5.2.1 什么是自动编码器(Autoencoder) 5.2.1.1 定义 自动编码器是一种数据的压缩算法，一种使用神经网络学习数据值编码的无监督方式...5.2.1.3 类别 普通自编码器 编解码网络使用全连接层 多层自编码器 卷积自编码器 编解码器使用卷积结构 正则化自编码器 降噪自编码器 5.2.2 Keras快速搭建普通自编码器...定义编码器：输出32个神经元，使用relu激活函数，（32这个值可以自己制定） 定义解码器：输出784个神经元，使用sigmoid函数，（784这个值是输出与原图片大小一致） 损失： 每个像素值的交叉熵损失...将编码器和解码器放在一起作为一个模型 :return: auto_encoder """ input_img = Input(shape
另一方面，解码器将压缩后的特征作为输入，通过它重建出与原始图像尽可能相近似的图像。实际上，自动编码器是一个无监督学习算法。在训练过程中，它只需要图像本身，而不需要标签。 ?...（实验） 由于我们正在处理图像数据集，所以值得一试卷积自动编码器，而不是仅使用完全连接的图层构建。...值得一提的是，为了重建图像，您可以选择去卷积层（Keras中的Conv2DTranspose）或上采样（UpSampling2D）层以减少伪像问题。...卷积自动编码器的实验结果可以在我的GitHub上找到。 结论和进一步阅读 自动编码器在降维和参数初始化方面发挥了重要作用，然后针对目标分布对定制的聚类层进行训练以进一步提高精度。...进一步阅读 在Keras建立自动编码器 - 官方Keras博客 用于聚类分析的无监督深嵌入 - 激励我写这篇文章。
选自GitHub 机器之心整理 参与：思源、张倩 最近有开发者尝试构建能自动生成舞蹈动作的深度网络，他们结合了变分自编码器、LSTM 与混合密度网络，并将这一深度网络命名为 DanceNet。...机器之心也尝试使用了该项目，并能生成还不错的舞蹈视频，感兴趣的读者也可以使用并完善该项目。...如下变分自编码器中的编码器使用三个卷积层和一个全连接层，以生成隐藏编码 z 分布的均值与方差。...以下展示了 Jaison 所采用解码器的架构，其首通过全连接层对隐藏编码 z 执行仿射变换，再交叉通过 4 个卷积层与 3 个上采样层以将隐藏编码恢复为原始输入图像大小。...因此我们可以设想给定不同的隐藏编码 z，解码器最终能生成不同的舞姿图像。 最后，我们还需要长短期记忆网络（LSTM）和混合密度层以将这些舞姿图像连接在一起，并生成真正的舞蹈动作。
它可以通过将输入数据进行编码和解码来重构数据，从而学习数据的低维表示。自动编码器可以用于特征提取、降维和数据重建等任务，在图像处理、文本处理和推荐系统等领域都有广泛的应用。...在训练过程中，自动编码器通过最小化重构误差来学习有效的表示。 自动编码器的基本结构可以分为两类：全连接自动编码器和卷积自动编码器。全连接自动编码器由多个全连接层组成，适用于处理结构化数据。...卷积自动编码器则使用卷积神经网络结构，适用于处理图像数据。...应用领域特征提取自动编码器可以用作特征提取器，在无监督的情况下学习数据的低维表示。通过训练自动编码器，可以将高维输入数据映射到低维的特征空间，从而提取出数据中的重要特征。...希望本文能够帮助读者理解自动编码器在深度学习中的作用和应用。如果你对自动编码器感兴趣，可以进一步学习和尝试不同的变体和扩展，探索更多的应用场景。
如果你想避免不良结果（从而浪费纸飞机），更明智的做法是使用不是纸飞机，而是一架可以感知环境、将数据发送回操作员并根据当前状态自动做出转向决策的无人机。...列表 7.26 实现一个自定义训练步骤以与fit()一起使用 loss_fn = keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy() loss_tracker =...可以进行步幅卷积：步幅大于 1 的卷积。在图 8.7 中，您可以看到在 5×5 输入（无填充）上使用步幅 2 进行 3×3 卷积提取的补丁。...特别是，Keras 提供了实用函数 image_dataset_from_directory()，它可以让您快速设置一个数据管道，可以自动将磁盘上的图像文件转换为预处理张量的批次。...在这一点上，我们可以有两种方式继续： 运行卷积基在我们的数据集上，将其输出记录到磁盘上的 NumPy 数组中，然后使用这些数据作为输入到一个独立的、与本书第四章中看到的类似的密集连接分类器。
在本文的下面部分，将介绍自编码器的工作原理、有哪些不同类型的自编码器以及如何使用它们。最后还将提供一些 TensorFlow 的代码。 使用自编码器进行表示学习 自编码器都是关于如何有效地表示数据的。...下面就需要一个解码器将这些表示处理成原始大小的图像。这里使用转置卷积（可以将其视为与常规卷积相反的操作）。转置卷积会放大图像，增加其高度和宽度，同时减少其深度或特征图的数量。...传统的自编码器模型似乎已经学会了数据的有意义的潜在表示。下面让我们回到本文的主题：它可以作为生成模型吗？...所以只需添加一个重塑层就可以了。现在可以将变分编码器和解码器组合到 VAE 模型中。...在 VAE 中在损失函数中增加了KL 散度，惩罚模型学习与标准正态有很大不同的多元正态分布。KL 散度是衡量两个分布差异程度的指标，在此可以衡量标准正态分布与模型学习的分布之间的差异。
卷积自动编码器(Convolution Auto-Encoders, CAE)(2011) 全卷积网络是一种面向特定应用(图像语义分割)的卷积神经网络,其结构图如下图所示: 与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类...堆叠自编码器 2008 将多层结构和栈式训练引入自编码器 使自编码器可以训练更高层数 卷积自编码器 2011 将卷积层引入自编码器 更好的处理图片数据,得到更好的效果 变分自编码器 2014 相当于在传统自编码器的隐层表达上增加一个对隐变量的约束...说明与讨论 堆叠降噪自编码器的改进有以下启发: 1.使用自监督预训练与有监督训练方式相结合的形式获得更加优秀的效果 2.使用增加噪声的形式迫使模型学习更加有效的特征 3.将深度玻尔兹曼姬的思想迁移到自动编码器中...卷积自编码器 模型结构与实现代码 卷积自编码器自动编码器分为编码器部分和解码器部分,整体模型结构如图所示: python-keras代码实现关键代码如下: def __init__(self...因此在mnist数据集中的重建任务和分类任务中,卷积自动编码器有一定优势.
和 Keras 中的 CNN 十、TensorFlow 和 Keras 中的自编码器 十一、TF 服务：生产中的 TensorFlow 模型 十二、迁移学习和预训练模型 十三、深度强化学习 十四、生成对抗网络...九、循环神经网络 十、将 TensorFlow 投入生产 十一、更多 TensorFlow 与 TensorFlow 的初次接触 前言 1....二、在 Eager 模式中使用指标 三、如何保存和恢复训练模型 四、文本序列到 TFRecords 五、如何将原始图片数据转换为 TFRecords 六、如何使用 TensorFlow Eager 从...Keras 解决多分类问题 六、超参数优化 七、从头开始训练 CNN 八、将预训练的 CNN 用于迁移学习 九、从头开始训练 RNN 十、使用词嵌入从头开始训练 LSTM 十一、训练 Seq2Seq...零、前言 一、TensorFlow 的设置和介绍 二、深度学习和卷积神经网络 三、TensorFlow 中的图像分类 四、目标检测与分割 五、VGG，Inception，ResNet 和 MobileNets
无监督 自动编码器(包含notebook和py源代码)。构建自动编码器以将图像编码为较低维度并重新构建它。 变分自动编码器（(包含notebook和py源代码)。...在TensorFlow中引入多GPU的简单示例。 在多GPU上训练神经网络(包含notebook和py源代码)。一个清晰简单的TensorFlow实现，用于在多个GPU上训练卷积神经网络。...希望在学习过程中发现到一些好的信息与示例也可以对想要学习使用Keras来解决问题的同学带来帮助。...1.4:使用图像增强来训练小数据集 1.5:使用预先训练的卷积网络模型 1.6:卷积网络模型学习到什么的可视化 1.7:构建自动编码器（Autoencoder） 1.8:序列到序列（Seq-to-Seq...递归神经网络 双向递归神经网络 语言模型（RNN-LM） 3、高级 生成性对抗网络 变分自动编码器 神经风格转移 图像字幕（CNN-RNN） 4、工具 PyTorch中的TensorBoard
编码器将数据降维、解码器再还原数据。类似于PCA。如果隐藏节点比可视节点（输入、输出）少的话，由于被迫的降维，自编码器会自动习得训练样本的特征（变化最大，信息量最多的维度）。...] 堆栈自动编码器：自编码器的编码器和解码器可以采用深层的架构，这就是堆栈自动编码器或者深度自动编码器，本质上就是增加中间特征层数。...但是现在的深度学习技术已经可以直接进行多层训练而无需逐层训练。 卷积自编码器：在编码器和解码器中使用卷积层抽取和还原特征。...正则自编码器：使用的损失函数可以鼓励模型学习其他特性（除了将输入复制到输出），而不必限制使用浅层的编码器和解码器以及小的编码维数来限制模型的容量。...代码实现卷积降噪自编码器 本代码使用fashion_mnist数据集，基于Keras实现。 加载Keras自带的fashion_mnist数据集，并对输入数据添加噪声。
与使用标准的神经网络作为回归器或分类器相比，变分自动编码器（VAEs）是强大的生成模型，它可以应用到很多领域，从生成假人脸到合成音乐等。...当使用生成模型时，您可能只生成一个看起来与训练数据类似的输出，您可以使用VAE执行此操作。 但更多的时候，你想要在特定方向上改变或者探索你拥有的数据的变化，而不是在随机方式的变化。...通常，编码器与网络的其他部分一起训练，通过反向传播进行优化，以产生对于手头任务特别有用的编码。 就像在CNN中，所生成的1000维编码对于分类特别有用。...▌变分自动编码器 ---- ---- 变分自动编码器（VAEs）具有一个独特的性质，可以将它们与vanilla自动编码器分离开来，正是这种特性使其在生成建模时非常有用：它们的潜在空间在设计上是连续的，允许随机采样和插值...然而，将两者一起进行最优化会导致产生一个潜在的空间，其通过聚类来保持邻近编码在局部尺度上的相似性，然而在全局范围内，在潜在空间的原始位置附近（比较轴与原始轴）是非常密集的。 ?
入门 | 将应用机器学习转化为求解搜索问题 从重采样到数据合成：如何处理机器学习中的不平衡分类问题？ 2....教程 | 深度学习：自动编码器基础和类型 入门 | 请注意，我们要谈谈神经网络的注意机制和使用方法 教程 | 经典必读：门控循环单元（GRU）的基本概念与原理 入门 | 迁移学习在图像分类中的简单应用策略...教程 | 无监督学习中的两个非概率模型：稀疏编码与自编码器 深度 | 从任务到可视化，如何理解LSTM网络中的神经元 教程 | 将注意力机制引入RNN，解决5大应用领域的序列预测问题 教程 | 听说你了解深度学习最常用的学习算法...教程 | 如何用30行JavaScript代码编写神经网络异或运算器 教程 | 使用MNIST数据集，在TensorFlow上实现基础LSTM网络 教程 | 如何使用Keras集成多个卷积网络并实现共同预测...搭建卷积神经网络 教程 | 如何基于TensorFlow使用LSTM和CNN实现时序分类任务 作为TensorFlow的底层语言，你会用C++构建深度神经网络吗？
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