Code Wang的博客

VAE更倾向于数据生成。当我们训练好了decoder，就可以从标准正态分布生成数据作为解码器的输入，来生成类似但不同于训练数据的新样本，作用类似GAN，用来降维、生成数据。1.训练代码import kerasimport numpy as npfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScalerimport numpy as npimport pan

Anaconda是由Python提供支持的领先的开放数据科学平台。 Anaconda的开源版本是Python和R的高性能分发版本，包括超过100个用于数据科学的最流行的Python，R和Scala软件包。

同时训练两个网络“同时”！我的第一想法是用最底层的C / C ++编程实现神经网络。后来，在微信公众号上搜到了keras融合层！合并，真是太惊奇！可是大家不要使用合并，因为这个keras已经不支持了的赶脚。好了，上代码了。敲黑板！import kerasimport numpy as npfrom keras.utils import plot_modelimport matplo...