55、深度探索：自编码器与生成对抗网络的奥秘

深度探索：自编码器与生成对抗网络的奥秘

在深度学习的世界里，自编码器和生成对抗网络（GANs）是两个非常重要的概念。它们在图像生成、特征提取等领域都有着广泛的应用。下面，我们将深入探讨几种不同类型的自编码器以及生成对抗网络的原理和实现。

稀疏自编码器

稀疏自编码器是一种通过在代价函数中添加适当的项，来减少编码层中活跃神经元数量的自编码器。这种约束通常能够带来良好的特征提取效果。

例如，我们可以通过以下方式实现一个简单的稀疏自编码器：

import keras

sparse_l1_encoder = keras.models.Sequential([ 
    keras.layers.Flatten(input_shape=[28, 28]), 
    keras.layers.Dense(100, activation="selu"), 
    keras.layers.Dense(300, activation="sigmoid"), 
    keras.layers.ActivityRegularization(l1=1e-3)
])
sparse_l1_decoder = keras.models.Sequential([ 
    keras.layers.Dense(100, activation="selu", input_shape=[300]), 
    keras.layers.Dense(28 * 28, activation="sigmoid"), 
    keras.layers.Reshape([28, 28])
])
sparse_l1_ae = keras