0分享至用微信扫码二维码分享至好友和朋友圈说到计算机生成的图像肯定就会想到deepfake：将马变成的斑马或者生成一个不存在的猫。在图像生成方面GAN似乎成为了主流，但是尽管这些模型在生成逼真的图像方面取得了巨大成功，但他们的缺陷也是十分明显的，而且并不是生成图像的全部。自编码器（autoencoder）作为生成的图像的传统模型还没有过时并且还在发展，所以不要忘掉自编码器！当谈到计算机视觉中的生成建模时，几乎都会提到GAN。使用GAN的开发了很多许多惊人的应用程序，并且可以在这些应用程序中生成高保真图像。但是GAN的缺点也十分明显：1、训练不稳定，经常会出现梯度消失、模式崩溃问题（会生成相同的图像），这使得我们需要做大量的额外工作来为数据找到合适的架构。2、GAN很难反转（不可逆），这意味着没有简单的方法可以从生成的图像反推到产生这个图像的噪声输入。例如：如果使用可逆生成模型进行生成的图像的增强，可以直接获得生成图像的特定输入，然后在正确的方向上稍微扰动它这样就可以获得非常相似的图像，但是GAN做到这一点很麻烦。3、GAN不提供密度估计。也就是说可以生成图像但无法知道特定特征出现在其中的可能性有多大。昆山亨士乐编码器哪家强？低温亨士乐编码器供应商
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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)。苏州 亨士乐编码器。。。。微型亨士乐编码器市场价格
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