自动编码器:实现Python中的变分自动编码器(VAE)

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本文介绍如何使用Python和Keras实现变分自动编码器(VAE),并用MNIST数据集进行训练。VAE是一种无监督学习算法,能生成新样本并进行数据插值。文章涵盖了编码器、解码器的定义,以及损失函数和训练过程。

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自动编码器:实现Python中的变分自动编码器(VAE)

自动编码器(Autoencoder)是一种常用的无监督学习算法,用于从输入数据中学习有效的特征表示。其中,变分自动编码器(Variational Autoencoder,VAE)是一种强大的自动编码器变体,可以生成新的样本并进行有趣的数据插值。

在本文中,我们将使用Python来实现一个基本的变分自动编码器,并且通过一个示例来展示它的应用。我们将使用Keras库来构建和训练VAE模型,同时使用MNIST数据集进行演示。

首先,我们需要导入所需的库:

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow
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