自动编码器，自动关联器或空竹网络是用于学习有效编码的人工神经网络。因此，它是降维算法的一部分。
class wb_sampling extends tf.layers.Layer { constructor(config) { super(config); this.KL_weight = config.KL_weight; // weights the KL_loss compared to reconstruction loss. If KL_weiht==0, reconstruction loss is the only loss used if (this.KL_weight === undefined) { this.KL_weight=0.0001; // default } this.last_mu; this.last_logVar; // Adds KL loss this.addLoss(() => { const retour = tf.tidy(() => { let kl_loss; let z_log_var=this.last_logVar; let z_mean=this.last_mu; kl_loss = tf.scalar(1).add(z_log_var).sub(z_mean.square()).sub(z_log_var.exp()); kl_loss = tf.sum(kl_loss, -1); kl_loss = kl_loss.mul(tf.scalar(-0.5 * this.KL_weight)); return (tf.mean(kl_loss)); }); return (retour); }); // end of addLoss } // end of constructor computeOutputShape(inputShape) { return inputShape[0]; // same shape as mu } call(inputs, training) { return tf.tidy(() => { const [mu, logVar] = inputs; // store mu and logVar values to be used by the KL loss function this.last_mu=mu; // zMean this.last_logVar=logVar; // zLogVar const z = tf.tidy(() => { const batch = mu.shape[0]; const dim = mu.shape[1]; const epsilon = tf.randomNormal([batch, dim]); const half = tf.scalar(0.5); const temp = logVar.mul(half).exp().mul(epsilon); const sample = mu.add(temp); return sample; }); return z; }); } // end of call() static get className() { return 'wb_sampling'; } } // end of wb_sampling layer
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如何构建卷积自动编码器的解码器部分？假设我有这个 （输入 -> conv2d -> maxpool2d -> maxunpool2d -> convTranspose2d -> 输出）： # CIFAR 图像形状 =...
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