对抗性自动编码器系列--自动编码器AutoEncoder的原理及实现-手写数字的重建

文章目录

前言
自动编码器介绍
自动编码器重建手写数字
- 关于损失函数
- 重建结果
这部分实验代码

前言

先来看看实验：

我们使用 MNIST 手写数字，测试通过自动编码器和对抗性自动编码器学习重建恢复效果。

原始图像：
自动编码器重建效果
对抗性自动编码器重建效果

虽然这里看到，自动编码器和对抗性自动编码器重建出来的能力差不多，但是他们之间的差别在哪里，之后通过更多的实验告诉大家。

大多数人类和动物学习都是无监督学习。如果把人工智能比作一个蛋糕，那么无监督学习就是蛋糕，监督学习就是蛋糕上的糖衣（锦上添花），强化学习就是蛋糕上的樱桃

对抗性自动编码器系列--自动编码器AutoEncoder的原理及实现-手写数字的重建相关推荐

深度学习 LSTM长短期记忆网络原理与Pytorch手写数字识别
深度学习 LSTM长短期记忆网络原理与Pytorch手写数字识别一.前言二.网络结构三.可解释性四.记忆主线五.遗忘门六.输入门七.输出门八.手写数字识别实战 8.1 引入依赖库 8. ...
对抗性自动编码器系列--对抗自动编码器AAE的原理及实现-从任意随机数重建手写数字
文章目录前言对抗性自动编码器 AAE AAE 的训练损失函数 AAE 结果这部分实验代码前言先来看看实验: 我们使用 MNIST 手写数字,测试通过自动编码器和对抗性自动编码器学习重建恢复 ...
手写数字识别中多元分类原理_广告行业中那些趣事系列：从理论到实战BERT知识蒸馏...
导读:本文将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践.本文主要分享从理论到实战知识蒸馏,对知识蒸馏感兴趣的小伙伴可以一起沟通交流. 摘要:本篇主要分享从理论到实战知识蒸馏.首先讲了下为什么要学习知识 ...
matlab朴素贝叶斯手写数字识别_机器学习系列四：MNIST 手写数字识别
4. MNIST 手写数字识别机器学习中另外一个相当经典的例子就是MNIST的手写数字学习.通过海量标定过的手写数字训练,可以让计算机认得0~9的手写数字.相关的实现方法和论文也很多,我们这一篇教程 ...
BP神经网络理解原理——用Python编程实现识别手写数字(翻译英文文献)
BP神经网络理解原理--用Python编程实现识别手写数字备注,这里可以用这个方法在csdn中编辑公式: https://www.zybuluo.com/codeep/note/163962 一 ...
【瑞萨RA6系列】使用TinyMaix识别手写数字
一.TinyMaix简介 TinyMaix是国内sipeed团队开发一个轻量级AI推理框架,官方介绍如下: TinyMaix 是面向单片机的超轻量级的神经网络推理库,即 TinyML 推理库,可以让你 ...
【干货】JDK动态代理的实现原理以及如何手写一个JDK动态代理
动态代理代理模式是设计模式中非常重要的一种类型,而设计模式又是编程中非常重要的知识点,特别是在业务系统的重构中,更是有举足轻重的地位.代理模式从类型上来说,可以分为静态代理和动态代理两种类型. 在解 ...
手把手入门神经网络系列(2)_74行代码实现手写数字识别
作者: 龙心尘&&寒小阳时间:2015年12月. 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/5028124 ...
《神经网络和深度学习》系列文章五：用简单的网络结构解决手写数字识别
出处: Michael Nielsen的<Neural Network and Deep Learning>,点击末尾"阅读原文"即可查看英文原文. 本节译者:哈工大S ...

对抗性自动编码器系列--自动编码器AutoEncoder的原理及实现-手写数字的重建

文章目录

前言

对抗性自动编码器系列--自动编码器AutoEncoder的原理及实现-手写数字的重建相关推荐

最新文章

热门文章