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?！癆utoencodingbeyondpixelsusingalearnedsimilaritymetric”（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。亨士乐编码器哪家的质量好。本地亨士乐编码器制造价格

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神经网络通常用于监督环境。这意味着对于每个训练观测值x_i，都将有一个标签或期望值y_i。在训练过程中，神经网络模型将学习输入数据和期望标签之间的关系。现在，假设只有未标记的观测数据，这意味着只有由i=1，...，M的M观测数据组成的训练数据集S_T。在这一数据集中，x_i∈R^n，n∈N。1986年，Rumelhart、Hinton和Williams***提出了自编码器（Autoencoder），旨在学习以尽可能低的误差重建输入观测值x_i。为什么要学习重建输入观测值？如果你很难想象这意味着什么，想象一下由图片组成的数据集。自编码器是一个让输出图像尽可能类似输入之一的算法。也许你会感到困惑，似乎没有理由这样做。为了更好地理解为什么自编码器是有用的，我们需要一个更加翔实（虽然还没有明确）的定义。图1：自动编码器的一般架构。为了更好地理解自编码器，我们需要了解它的经典架构。如下图1所示。自编码器的主要组成部分有三个：编码器、潜在特征表示和解码器。图1：自动编码器的一般架构。一般来说，我们希望自编码器能够很好地重建输入。同时，它还应该创建一个有用且有意义的潜在表示(图1中编码器部分的输出)。

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