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自动编码器重建图像及Python实现

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 自动编码器简介 自动编码器(一下简称AE)属于生成模型的一种，目前主流的生成模型有AE及其变种和生成对抗网络（GANs）及其变种。...自动编码器原理 自动编码器是通过无监督学习训练的神经网络，实际上是一个将数据的高维特征进行压缩降维编码，再经过相反的解码过程还原原始数据的一种学习方法。...自编码器的学习过程如图1所示： 图1 自动编码器架构主要由两部分组成： 编码过程： 自动编码器将输入数据 x 进行编码，得到新的特征 x’ ，这称为编码过程，可表述为： 其编码过程就是在...： 一般会给自编码器增加 WT = W 的限制 AE算法伪代码 AE算法伪代码如下图2所示： 深度自编码(DAE) 利用自编码器的隐藏层作为下一个自动编码器的输入可以实现堆叠自动编码器而形成深度自动编码器...当出现如下两种情况时，单纯的通过自动编码器的重建误差不能区分图像重建结果的好坏与否： 假设以上两幅图像中数字7的大小相同(即涂黑的像素一样多)，上面的图像中，原图和生成图像所在位置相同，但是生成图像的右上方多生成了两个像素

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优化强化学习Q-learning算法进行股市交易（附代码）

) { output_shape = input_shape output_shape[[2]] <- input_shape...在调整了一些参数（保持NN架构不变）之后，我们得到了这样的结果： ? ?...简单地说，agent应该更好地理解自己的行为：它刚刚做了什么，在过去的某个时间做了什么，以及状态行为分布是如何演变的。使用循环层可以解决这个问题。使用新的架构来运行新的训练集： ?...时间序列是一个多维张量，其大小与状态表示的大小相同。 展示 PBRS，是一种强大的工具，可以提高速度、稳定性，并且不会打破寻找政策解决环境问题的过程的最优性。...添加到系统中的每个新组件都可能降低系统的稳定性，需要进行大量的调优和调试。 然而，有明确的证据表明，只要改进所使用的方法（数据保持不变），任务解决方案就可以得到改进。

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TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习：1~5

在上图中，可以看到 MNIST 数字的样本图像，每个样本的大小为28 x 28像素（灰度）。 为了在 Keras 中使用 MNIST 数据集，提供了一个 API，用于下载并自动提取图像和标签。...现在，输入张量不再具有输入向量，而具有新尺寸（height，width，channels）或（image_size，image_size，1）=（28，28 ，1）用于 MNIST 灰度图像。...如果输入的尺寸应与输出特征映射相同，则Conv2D接受选项padding='same'。 输入在其边界周围填充零，以在卷积后保持尺寸不变。...其他一切保持不变。 类似于顺序模型，也可以使用fit()和evaluate()函数来训练和评估相同的列表。 实际上，Sequential类是Model类的子类。...在每个Dense块中，特征映射的大小（即宽度和高度）将保持不变。 过渡层的作用是在两个Dense块之间从一个特征映射大小过渡到较小的特征映射大小。 尺寸通常减少一半。 这是通过平均池化层完成的。

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一文读懂 Pytorch 中的 Tensor View 机制

0] tensor(3.14) 一般来说，Pytorch 中调用 op 会为输出张量开辟新的存储空间，来保存计算结果。...tensor 的 stride 属性 我们知道 tensor 内部实际上是以一维数组的形式保存数据的，而在访问高维 tensor 数据的时候，内部就需要根据高维索引计算来对应的一维数组索引。...= max(min(input_shape[dim1] + offset, input_shape[dim2]), 0) output_shape = remove_dim1_and_dim2...1 的值 对于输入张量不为 1 的维度， expand_size 对应维度只能设置为相等或者 -1让算法自动推导 新添加的维度只能加在开头且不能设置 -1，相当于将整个输入张量进行复制 下面以张量...输出张量的大小是，其他维度保持不变，dimension对应的维度变成 (dim - size) / step + 1，最后再添加一维，大小是size。

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人工智能生成内容（AIGC）在图像生成领域的技术进展

2.1 风格迁移的基本原理风格迁移算法通常包括以下步骤：提取特征：使用预训练的CNN模型（如VGG-19）提取内容图像和风格图像的特征。定义损失函数：包括内容损失、风格损失和总变差损失。...generator = build_generator()# 生成器输入噪声，输出生成图像z = layers.Input(shape=(100,))img = generator(z)# 使判别器在生成器训练期间保持不变...变分自动编码器（VAE）变分自动编码器（VAE）是一种生成模型，通过学习数据的概率分布来生成新图像。VAE将输入图像编码为一个潜在空间的分布，然后从该分布中采样并解码为新图像。...数据集，通过编码器将输入图像编码为潜在空间的均值和方差，再通过采样和解码器生成新的图像。...卷积神经网络、生成对抗网络、变分自动编码器、自回归模型、扩散模型和风格迁移等技术的出现，使得机器生成图像的质量和多样性显著提升。

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生成对抗网络项目：1~5

从这三种情况来看，很明显，A 和 B 的最佳可能结局是保持安静并在监狱服刑 1 年。 但是，保持安静的风险为 3 年，因为 A 和 B 都无法知道对方也将保持安静。...合并真实图像和伪图像以创建一组新的样本图像。 我们还需要创建一个标签数组：真实图像使用标签 1，伪图像使用标签 0。...DCGAN 可以通过扩展现有数据集来提供帮助，因此可以增加监督模型训练所需的数据集大小。 MNIST 字符的生成：MNIST 数据集包含 60,000 张手写数字图像。...要训​​练复杂的监督学习模型，MNIST 数据集是不够的。 DCGAN 一旦受过训练，将生成可以添加到原始数据集中的新数字。...现在，让我们看一下 SRGAN 的实际应用： 恢复旧照片 行业应用，例如自动提高徽标，横幅和小册子的分辨率 自动为用户增加社交媒体图像的分辨率 拍摄时自动增强相机上的照片 提高医学图像的分辨率 总结

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《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第17章 使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习

图17-2 用不完整的线性自编码器实现PCA 笔记：可以将自编码器当做某种形式的自监督学习（带有自动生成标签功能的监督学习，这个例子中标签等于输入） 栈式自编码器 就像我们讨论过的其他神经网络一样...在这种情况下，它们被称为栈式自编码器（或深度自编码器）。 添加更多层有助于自编码器了解更复杂的编码。 但是，必须注意不要让自编码器功能太强大。...对于每张输入图片，编码器输出的矢量大小是30。 解码器接收大小等于30的编码（编码器的输出），用两个紧密层来处理，最后的矢量转换为 28 × 28 的数组，使解码器的输出和编码器的输入形状相同。...再接着传给一个新的卷积层（使用same填充，步长为1，输出为8 × 8）。接着是一个新的输出卷积层：这是一个常规卷积层，核大小为1，将输出投影到定好的颜色通道上（比如3）。...它有一个固定的学好的输入（这个输入在训练之后是不变的，但在训练中被反向传播更新）。

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04-快速入门：利用卷积神经网络识别图片

CNN 在视觉领域有着卓越的表现，它能够自动地从图像中提取特征，并进行分类。就像一个火眼金睛的时尚专家，CNN 可以辨认出不同的服装款式和类型。...现代汽车使用计算机视觉来避开其他汽车并保持在车道线内。制造商使用计算机视觉来识别各种产品中的缺陷。安全摄像头使用计算机视觉来检测潜在的入侵者。...Fashion-MNIST 旨在替代原始 MNIST 数据库，用于基准机器学习算法，因为它共享相同的图像大小、数据格式和训练结构并测试分裂。...train_features_batch.shape, train_labels_batch.shape >>> (torch.Size([32, 1, 28, 28]), torch.Size([32])) 我们通过检查单个样本可以看到数据保持不变...由于我们正在计算批量数据，因此我们的损失和评估指标将按批次计算，而不是在整个数据集上计算。这意味着我们必须将损失和准确度值除以每个数据集各自的数据加载器中的批次数。

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TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习：6~10

在下一章中，我们将着手一种新型的 GAN，它能够在另一个域中生成新数据。 例如，给定马的图像，GAN 可以将其自动转换为斑马的图像。...源域中的图像将迁移到目标域，从而生成新的转换图像。 跨域迁移在现实世界中具有许多实际应用。 例如，在自动驾驶研究中，收集公路现场驾驶数据既费时又昂贵。...如果我们具有来自源域和目标域的足够大的数据集，则可以训练神经网络对转换进行建模。 由于必须在给定源图像的情况下自动生成目标域中的图像，因此它们必须看起来像是来自目标域的真实样本。...我们可以回想起，一个纠缠的表示是单个潜伏单元对单个生成因子的变化敏感，而相对于其他因子的变化相对不变[3]。 更改潜在代码会导致生成的输出的一个属性发生更改，而其余属性保持不变。...所有其他动作的 Q 值保持不变。

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使用自动编解码器网络实现图片噪音去除

这种数据类型转换往往是由人设计的，我们本节介绍一种神经网络，它能够为输入数据自动找到合适的数据转换方法，它自动把数据转换成某种格式的张量，然后又能把相应张量还原回原有形态，这种网络就叫自动编解码器。...自动编解码器的功能很像加解密系统，对加密而言，当把明文进行加密后，形成的密文是一种随机字符串，再把密文解密后就可以得到明文，解密后的数据必须与加密前的完全一模一样。...另一部分叫decoder，也就是把编码器编码的结果还原为原有数据，用数学来表达就是： ，函数g相当于解码器，它的输入是编码器输出结果， 是解码器还原结果，它与输入编码器的数据可能有差异，但主要内容会保持不变...，于是数据从编码器输入，编码器将数据进行计算编号后所得的输出直接传给解码器，解码器进行相对于编码器的逆运算最后得到类似于输入编码器的数据，相应代码如下： ''' 将编码器和解码器前后相连，数据从编码器输入...32 kernel_size = 3 latent_dim = 16 layer_filters = [32, 64] #构造编码器 inputs = Input(shape=input_shape,

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TensorFlow2.0（9）：神器级可视化工具TensorBoard

要将训练数据写入指定目录就必须将TensorBoard嵌入模型的训练过程，TensorFlow介绍了两种方式。下面，我们通过mnist数据集训练过程来介绍着两种方式。...在 histogram 可以看到 activations，gradients 或者 weights 等变量的每一步的分布，越靠前面就是越新的步数的结果。...histogram_freq必须大于0。 batch_size：用以直方图计算的传入神经元网络输入批的大小。 write_images：是否在TensorBoard中编写模型权重以显示为图像。...embeddings_data：要嵌入在embeddings_layer_names指定的层的数据。Numpy数组（如果模型有单个输入）或Numpy数组列表（如果模型有多个输入）。...请注意，过于频繁地写入TensorBoard会降低您的训练速度。还有可能引发的异常： ValueError：如果设置了histogram_freq且未提供验证数据。

3.5K30

TensorFlow从1到2（十一）变分自动编码器和图片自动生成

这个动作来自于你思维中的长期积累形成的概念化和联想，也实质上相当于编码过程。你心中的“自动编码器”无时不在高效的运转，只不过我们已经习以为常，这个“自动编码器”就是人的智慧。...深度学习技术的发展为自动编码器赋予了“灵魂”，自动编码器迅速的出现了很多。我们早就熟悉的分类算法就属于典型的自动编码器，即便他们一开始表现的并不像在干这个。...变分自动编码器 传统的自动编码器之所以更类似于压缩器或者存储器。在于所生成的数据（编码结果、压缩结果）基本是确定的，而解码后还原的结果，也基本是确定的。...random_vector_for_generation = tf.random.normal( shape=[num_examples_to_generate, latent_dim]) 这一组编码在整个程序中是保持不变的...= 16 # 随机生成16个编码向量，在整个程序过程中保持不变，从而可以看到 # 每次迭代，所生成的图片的效果在逐次都在优化。

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精通 TensorFlow 1.x：6~10

φ的单个神经网络层，而在 LSTM 中，使用由四个主要函数组成的重复模块。...对于有状态模型，为输入指定的批量大小必须是固定值。在有状态模型中，从训练批次中学到的隐藏状态将重新用于下一批。...在上一节中展示的示例中，要将简单 RNN 更改为 LSTM 网络，我们所要做的就是更改单元类型，如下所示： cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(state_size) 其余代码保持不变...TensorFlow 中的用于 CIFAR10 的卷积网络 我们保持层，滤波器及其大小与之前的 MNIST 示例中的相同，增加了一个正则化层。...我们将使用 MNIST 数据集来构建自编码器。自编码器将学习表示具有较少数量的神经元或特征的 MNIST 数据集的手写数字。

1.2K10

面向计算机视觉的深度学习：1~5

[0], y_input: mnist_batch[1] }) print(loss_value) run方法的第一个参数可以具有一个数组，要求为其提供值的输出。...学习用于仿射变换的参数。 通过应用仿射变换，可以实现空间不变性。 在以前的网络中，空间不变性是通过最大池化层实现的。...自编码器可以与 t-SNE 结合使用以获得更好的可视化效果。 自编码器学习的瓶颈层可能对其他任务没有用。 瓶颈层的大小可以大于以前的层。 在这种分叉和收敛连接的情况下，稀疏的自编码器就会出现。...可以在正常图像中引入噪声，并针对原始图像训练自编码器。 以后，可以使用完整的自编码器生成无噪声的图像。 在本节中，我们将逐步说明如何去噪 MNIST 图像。...输入之后，它遵循大小逐渐减小的通常的卷积神经网络，可以称为编码器。

1.1K30

Deep learning with Python 学习笔记（1）

(32, input_shape=(784,)) 创建了一个层,只接受第一个维度大小为 784 的 2D 张量作为输入。...这个层将返回一个张量,第一个维度的大小变成了 32 因此，这个层后面只能连接一个接受 32 维向量作为输入的层，使用 Keras 时，你无须担心兼容性，因为向模型中添加的层都会自动匹配输入层的形状，下一次层可以写为...但是，梯度下降过程必须基于单个标量损失值。...这时模型开始学习仅和训练数据有关的模式，但这种模式对新数据来说是错误的或无关紧要的 防止过拟合的方法： 获取更多的训练数据 减小网络大小 防止过拟合的最简单的方法就是减小模型大小，即减少模型中可学习参数的个数...要找到合适的模型大小，一般的工作流程是开始时选择相对较少的层和参数，然后逐渐增加层的大小或增加新层，直到这种增加对验证损失的影响变得很小 添加权重正则化 理论：简单模型比复杂模型更不容易过拟合

1.4K40

Keras介绍

创建新模块的便利性使得Keras更适合于先进的研究工作。...最重要的是，Keras 是TensorFlow 官方支持的。当机器上有可用的GPU  时，代码会自动调用GPU 进行并行计算。  Keras 官方网站上描述了它的几个优点，具体如下。 ...● 模块化：模型的各个部分，如神经层、成本函数、优化器、初始化、激活函数、规范  化都是独立的模块，可以组合在一起来创建模型。  ● 极简主义：每个模块都保持简短和简单。 ..., img_cols = 28, 28  # 卷积滤镜的个数  nb_filters = 32  # 最大池化，池化核大小  pool_size = (2, 2)  # 卷积核大小  kernel_size...尽管模型架构是不变的，但是读者要将其应用到自己的开发领  域，一般是先读懂对应的神经网络论文，然后用这个架构去搭建和训练模型。

1K20

【干货】一文读懂什么是变分自编码器

损失函数通常是输出和输入之间的均方误差或交叉熵，称为重构损失，这会限制网络网络输入与输出的不同。 由于编码（它仅仅是中间隐藏层的输出）比输入少得多，所以编码器必须选择丢弃信息。...▌标准自动编码器的问题 ---- ---- 标准自动编码器学会生成紧凑的表示和重建他们的输入，但除了能用于一些应用程序，如去噪自动编码器，他们是相当有限的。...它通过做一些约束来达到这个目的：使编码器不输出大小为n的编码矢量，而是输出两个大小为n的矢量：平均矢量μ和另一个标准偏差矢量σ。 ?...这种随机生成意味着，即使对于相同的输入，虽然平均值和标准偏差保持不变，但是实际编码会在采样过程中发生些许变化。 ?...添加新的样本特征如何生成特定的特征？如在脸上生成眼镜。首先，找到两个样本，一个戴眼镜，一个没有，从编码器获得它们的编码矢量，并保存差异。 将这个新的“眼镜”矢量添加到其他脸部图像，并解码它。 ? ?

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解决ValueError: Shape of passed values is (33, 1), indices imply (33, 2)

它可以将一个数组重新排列为指定形状的新数组，而不改变数组的数据。...newshape可以是一个正整数，表示生成一个新的一维数组，并指定数组的长度；也可以是一个整数元组，表示在重新排列后的新形状中每个维度的长度。...reshape函数可以在不改变数组元素的情况下改变数组的形状。注意，改变数组的形状后，数组的总元素个数必须保持不变。...如果新形状无法满足这个条件，reshape函数将会抛出ValueError: total size of new array must be unchanged错误。...然后，我们使用reshape函数将这个一维数组重新排列为一个2行3列的二维数组new_arr。最后，我们输出了新的数组new_arr。

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