标准自编码器(TensorFlow实现)
由 Hinton 提出的标准自动编码机(标准自编码器)只有一个隐藏层,隐藏层中神经元的数量少于输入(和输出)层中神经元的数量,这会压缩网络中的信息,因此可以将隐藏层看作是一个压缩层,限定保留的信息。
- 导入所有必要的模块:
- 从 TensorFlow 中获取 MNIST 数据,这里要注意的一点是,标签并没有进行独热编码,因为并没有使用标签来训练网络。自动编码机是通过无监督学习进行训练的:
- 声明 AutoEncoder 类,使用 init 方法初始化自动编码机的权重、偏置和占位符,也可以在 init 方法中构建全部的计算图。还需要定义编码器、解码器,set_session(会话建立)和 fit 方法。此处构建的自动编码机使用简单的均方误差作为损失函数,使用 AdamOptimizer 进行优化:
- 训练时将输入数据转换为 float 型,初始化所有变量并运行会话。在计算时,目前只是测试自动编码机的重构能力:
- 绘制误差在训练周期中的变化图,验证网络的均方误差在训练时是否得到优化,对于一个好的训练,误差应该随着训练周期的增加而减少:
- 观察重构的图像,对比原始图像和自动编码机生成的重构图像:
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