自编码器原理和实现

自编码器原理和实现自编码器一、原理:将图像进行压缩,压缩的特征图能够保存原图像的主要特征,即根据特征图能够再次恢复原始图像。二、具体实现方法:自编码器分为两部分:编码和解码。编码可以使用任一卷积网络,可以根据训练数据选择,像MNIST手写数字可以选用简单的神经网络,比如LeNet。解码部分就是反向的神经网络,这样输入和输出图像大小相同,可以直接利用误差平方作为损失函数进行训练。三、实验结果:(1)生成20幅图像:当然这里肯定是要输入20幅原始图像,然后才能查看生成的图像,否则自己设定的隐空间变量生成的图像可能没有

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自编码器

一、原理:
将图像进行压缩,压缩的特征图能够保存原图像的主要特征,即根据特征图能够再次恢复原始图像。
二、具体实现方法:
自编码器分为两部分:编码和解码。编码可以使用任一卷积网络,可以根据训练数据选择,像MNIST手写数字可以选用简单的神经网络,比如LeNet。解码部分就是反向的神经网络,这样输入和输出图像大小相同,可以直接利用误差平方作为损失函数进行训练。
三、实验结果:
(1)生成20幅图像:当然这里肯定是要输入20幅原始图像,然后才能查看生成的图像,否则自己设定的隐空间变量生成的图像可能没有意义。
在这里插入图片描述
(2)任选2幅数字不同的图像进行隐空间等线性插值,生成20张图片。就是开头和结尾分别是这两个原始图像,中间是插值图像。结果像如图所示。选择9和0做插值。
在这里插入图片描述
四、代码实现:

https://download.csdn.net/download/qq_42744739/19927065

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