全连接的编码器和解码器 tensorflow1.x & keras

最新推荐文章于 2025-04-06 14:10:22 发布
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分类专栏： 机器学习 Tensorflow 文章标签： tensorflow 神经网络 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_33154865/article/details/105265340
版权
本文介绍了自编码器的原理，它由编码器和解码器构成，旨在通过压缩输入到隐藏空间再重构，学习训练数据的代表性特征。文章提供了使用TensorFlow 1.x和Keras实现的代码示例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

自编码器

原理

自编码器是一种将它们的输入复制到输出的神经网络，通过将输入压缩成一种隐藏空间表示，然后再重构这种表示的输出。这种网络由编码器和解码器两种部分组成。
x
h
r

编码器： h = f ( x ) h = f(x) h=f(x)
解码器： r = g ( x ) r=g(x) r=</

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神经网络中的编码器和解码器
AI天才研究院
07-25 8872
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 编码器-解码器（Encoder-Decoder）结构在机器翻译、图像描述生成、视频理解等任务中扮演着重要角色。在深度学习领域里，其成功应用于了各种任务中，如图像分类、序列到序列模型（如机器翻译）。同时，编码器-解码器也被广泛用于自然语言处理任务。如循环神经网（RN
TensorFlow深度学习实战（15）——编码器-解码器架构
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Unet网络的Pytorch实现和matlab实现
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均匀流形近似和投影（UMAP/uniform manifold approximation and projection）一种类似于t-SNE的数据降维算法，至于算法思想那是另外一篇文章了，这里只说怎么使用和如何做预测。 t-SNE和UMAP应该说是目前最好的降维算法了，能最大程度的保留原始数据的特征同时大幅度的降低特征维数，但是有个问题就是，使用UMAP或tSNE算法更倾向于观察原始数据降维后...
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深度学习入门（六十四）循环神经网络——编码器-解码器架构
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用tensorflow2写一个编码器和解码器
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好的，我可以帮你解答这个问题。在 TensorFlow 2 中，你可以通过使用 Keras API 来编写编码器和解码器，下面是一个简单的示例代码： 编码器： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Input, LSTM, Dense encoder_inputs = Input(shape=(None, num_encoder_tokens)) encoder_lstm = LSTM(latent_dim, return_state=True) encoder_outputs, state_h, state_c = encoder_lstm(encoder_inputs) encoder_states = [state_h, state_c] ``` 解码器： ```python decoder_inputs = Input(shape=(None, num_decoder_tokens)) decoder_lstm = LSTM(latent_dim, return_sequences=True, return_state=True) decoder_outputs, _, _ = decoder_lstm(decoder_inputs, initial_state=encoder_states) decoder_dense = Dense(num_decoder_tokens, activation=&#39;softmax&#39;) decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs) ``` 其中，`num_encoder_tokens` 和 `num_decoder_tokens` 分别表示编码器和解码器的输入序列和输出序列的词汇表大小，`latent_dim` 表示编码器和解码器 LSTM 层的隐藏状态维度。 这段代码中，我们使用了 `Input` 层来定义输入数据的形状，然后使用 LSTM 层来对输入序列进行编码，并在编码器的最后一步将 LSTM 的输出和隐藏状态保存下来。解码器也使用 LSTM 层来对输出序列进行解码，并使用一个全连接层来将 LSTM 的输出转换为最终的输出序列。 注意，这只是一个简单的示例代码，实际上编码器-解码器模型可能更加复杂，需要根据实际情况进行调整。
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