29、自动编码器与图像操作：从聚类到生成与攻击

自动编码器与图像操作：从聚类到生成与攻击

在图像处理领域，自动编码器是一种强大的工具，它可以帮助我们完成图像聚类、生成新图像以及进行对抗攻击等任务。本文将详细介绍卷积自动编码器、变分自动编码器（VAEs）以及如何对图像进行对抗攻击。

卷积自动编码器与图像聚类

卷积自动编码器在图像预测方面表现出色，相比普通自动编码器，它能做出更清晰的图像预测。为了进一步探索其性能，我们可以尝试改变编码器和解码器中的通道数量，并分析结果的变化。

接下来，我们将探讨在没有图像标签的情况下，如何根据瓶颈层的值对相似图像进行分组。这里我们使用 t - SNE 技术，它可以将卷积自动编码器的 64 维向量压缩到二维空间，使得相似的数据点聚集在一起，不相似的数据点远离彼此。

以下是使用 t - SNE 对图像进行聚类的具体步骤：
1. 初始化列表 ：

latent_vectors = []
classes = []

2. 遍历验证数据加载器 ：

for im,clss in val_dl:
    latent_vectors.append(model.encoder(im).view(len(im),-1))
    classes.extend(clss)

3. 拼接潜在向量的