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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?!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。浙江亨士乐编码器常见问题昆山亨士乐编码器怎么样?
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