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。去哪里买 亨士乐编码器。库存亨士乐编码器诚信服务
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。海南亨士乐编码器价格查询去哪选购亨士乐编码器。
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