弓长^_^张的博客

接着上次的深度自编码器之后，我们再来讨论一下深度变分自编码器。在讲之前我们先来回顾一下上次的内容。那么我们可以来看一看传统自编码器的缺点。首先传统的自编码器只是对数据进行了一个非线性变换，而对中间的编码出来的隐变量没有具体的约束，就导致隐变量不会有某种特定的分布了；其次就是传统的自编码器所提取出来的特征是具体的值（我们可以近似理解这个特征是“硬的”），这就会使得模型的鲁棒性不会很好，而有时候我...

因为最近在研究对抗自编码器，所以想对编码器有个大致的了解，于是就从最基础的自编码器开始看起，正好熟悉一下keras模型的搭建以及其各种各样的函数和层的调用，最后还会介绍一下如何用tensorboard将训练过程中的一些误差和精度可视化。简单介绍一下自编码器，按照我的理解（理解可能会不是很到位，大家有问题可以留言），我们所说的自编码器通常包含了编码（encoder）和解码（decoder）两部分。...