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    这种混合模型使用GAN的鉴别器在典型的对抗训练中学到的知识来提高AE的生成能力。“Autoencodingbeyondpixelsusingalearnedsimilaritymetric”（arXiv：）在上图中作者使用他们的模型从学习的表示中重建一组图像，这是GAN无法做到的，因为GAN缺乏上面说过的的可逆性。从图上看重建看起来很不错。虽然GAN很重要，但是自编码器还在以某种方式在图像生成中发挥作用（自编码器可能还没被完全的开发），熟悉它们肯定是件好事。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。**后还将提供一些TensorFlow的代码。自编码器都是关于如何有效地表示数据的。他们的工作是找到一个高维输入的低维表示，在不损失内容的情况下重建原始输入。从下图所示的quickdraw数据集中获取“斧头”。图像为28x28灰度，这意味着它由784个像素组成。自编码器会找到从这个784维空间到2D空间的映射，这样压缩后的ax图像将*由两个数字描述：地图上的X和Y坐标。接下来，*知道X-Y坐标，自编码器将尝试*从这两个值重建原始的784个像素。自编码器学习其输入的低维度表示。重建肯定不会是完美的，因为在压缩过程中不可避免地会丢失一些信息。

    这确保了潜在空间是连续的！要点：编码器中的随机化迫使潜在空间是连续的。变分解码器VAE的解码器不需要太多更改，直接可以重用以前的代码。vanilla_decoder=(decoder)decoder_inputs=(shape=[576])x=([3,3,64])(decoder_inputs)decoder_outputs=vanilla_decoder(x)var_decoder=(inputs=[decoder_inputs],outputs=[decoder_outputs])***的区别是现在编码器的输出或潜在空间是一维向量而不是3D张量。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。_,_,codings=var_encoder(encoder_inputs)reconstructions=var_decoder(codings)vae=(inputs=[encoder_inputs],outputs=[reconstructions])在传统自编码器中，使用了二元交叉熵损失，并提到均方根误差可能是一种替代方法。在VAE中损失函数是需要扩展得，因为交叉熵或RMSE损失是一种重建损失——它会惩罚模型以产生与原始输入不同的重建。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。也就是说：如果均值不为零且方差不为1，则会产生损失。latent_loss=*\。亨士乐编码器质量哪家好。

    但是我们的目标是希望它足以识别原始图像。在我们示例中的”地图“是有效表示数据的潜在空间。虽然我们使用2D进行说明，但实际上潜在空间通常会更大，但仍比输入图像小得多。自编码器的工作是创建一个低维表示让它重建原始输入。这确保了这个潜在空间压缩了**相关的输入特征，并且没有噪声和对重建输入不重要的特征。要点：自编码器的潜在空间压缩了现在相关的输入特征，并且没有噪声和冗余特征。这个特点使得它在许多方面都具有吸引力。可以使用自编码器进行降维或特征提取（可以构建一个在数学上等同于主成分分析或PCA的自编码器，我们以前有个相应的文章，有兴趣的可以搜索参考）。所以可以在任何数据管道中用自编码器学习的低维度表示替换高维度数据。自编码器还有许多其他应用。它们可用于对图像进行去噪：只需输入一张有噪声的图像，自编码器会重建原始的无噪声图像。它们还可用于自监督预训练，其中模型从大量未标记数据中学习图像特征，然后针对一小部分标记数据上的某些监督任务进行微调。**后自编码器可以用作生成模型，这将是本文的重点。要点：自编码器可用于降维、特征提取、图像去噪、自监督学习和生成模型。这里使用Google游戏“Quick,Draw!昆山亨士乐编码器有没有推荐的。品质亨士乐编码器以客为尊

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