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

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。


(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。


四、代码实现:

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

编程小号
上一篇 2025-02-06 21:51
下一篇 2025-02-26 07:33

相关推荐

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。
如需转载请保留出处:https://bianchenghao.cn/hz/145553.html