Autoencoder 深度学习模型教程

Autoencoder 是一种无监督学习算法，主要用于特征提取和降维。它由编码器和解码器两部分组成，编码器将输入数据压缩成低维表示，解码器则将低维表示还原回原始数据。

编码器和解码器

编码器：负责将输入数据压缩成有意义的低维表示。
解码器：负责将低维表示还原回原始数据。

应用场景

数据降维
异常检测
图像去噪
生成新的数据

示例代码

# 以下是一个简单的 Autoencoder 示例代码

from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model

# 定义输入层
input_img = Input(shape=(784,))

# 编码器
encoded = Dense(64, activation='relu')(input_img)
encoded = Dense(32, activation='relu')(encoded)

# 解码器
decoded = Dense(64, activation='relu')(encoded)
decoded = Dense(784, activation='sigmoid')(decoded)

# 创建 Autoencoder 模型
autoencoder = Model(input_img, decoded)

# 编译模型
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

# 训练模型
autoencoder.fit(x_train, x_train, epochs=50, batch_size=256, shuffle=True, validation_data=(x_test, x_test))

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