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但整体重建精度似乎相当不错。另一种可视化自编码器所学内容的方法是将一些测试图像*传递给编码器。这将产生它们的潜在表示，本例(3,3,64)。然后使用降维算法（例如t-SNE）将它们映射到二维并绘制散点图，通过它们的标签（猫、狗或树）为点着色，如下图所示：可以清楚地看到，树与其他图像分离良好而猫和狗则有点混杂。注意底部的大蓝**域，这些是带有胡须的猫头的图像这些并没有与狗混淆。但是在图的的上半部分都是从动物的侧面，这使得区分猫和狗变得更加困难。这里一个非常值得关注的事情是，自编码器在没有给出标签的情况下了解了多少图像类别！（上面说到的自监督学习）要点：自编码器可以在没有标签的情况下学习很多关于图像分类的知识。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？首先明确一下我们对生成模型的期望：希望能够选择潜在空间中的任何随机点，将其通过解码器获得逼真的图像。**重要的是，在潜在空间中选择不同的随机点应该会产生不同的生成图像，这些图像应该涵盖模型看到的所有类型的数据：猫、狗和树。从潜在空间采样当我们在潜在空间中选择一个随机点时。福建亨士乐编码器价格优惠苏州亨士乐编码器生产厂家。
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我们会得到什么？减法必须发生在潜在空间中。cat_1=var_encoder(X_train[19015,:,:].reshape(1,28,28))[0].numpy()cat_2=var_encoder(X_train[7685,:,:].reshape(1,28,28))[0].numpy()result=var_decoder(cat_1-cat_2)结果类似于胡须？还真有点像本文中已经介绍了自编码器如何学习数据的低维表示，以及这些潜在表示对于新图像的生成是如何不完美的，至少在传统自编码器的情况下：它们学习的空间难以采样且不连续。还介绍了变分自编码器如何通过向编码器引入随机性并增强损失函数来强制学习连续且有意义的潜在空间来缓解这些问题，从而允许在图像之间进行算术和变形。上面讨论的示例是在具有现成架构的简单数据集上训练的。想象一下实际应用得时候变分自编码器有多么强大！引用：·GeronA.,2019,2ndedition,Hands-OnMachineLearningwithScikit-LearnandTensorFlow:Concepts,Tools,andTechniquestoBuildIntelligentSystems,O’Reilly·FosterD.,2019,’Reilly/post/bc1df57b1f1a499c996e92875ec48923本文作者：Micha?Oleszak特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台*提供信息存储服务。Notice:Thecontentabove。亨士乐编码器昆山哪家好？天津亨士乐编码器订制价格
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