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    但整體重建精度似乎相當不錯。另一種可視化自編碼器所學內容的方法是將一些測試圖像*傳遞給編碼器。這將產生它們的潛在表示，本例(3,3,64)。然后使用降維算法（例如t-SNE）將它們映射到二維并繪制散點圖，通過它們的標簽（貓、狗或樹）為點著色，如下圖所示：可以清楚地看到，樹與其他圖像分離良好而貓和狗則有點混雜。注意底部的大藍**域，這些是帶有胡須的貓頭的圖像這些并沒有與狗混淆。但是在圖的的上半部分都是從動物的側面，這使得區分貓和狗變得更加困難。這里一個非常值得關注的事情是，自編碼器在沒有給出標簽的情況下了解了多少圖像類別！（上面說到的自監督學習）要點：自編碼器可以在沒有標簽的情況下學習很多關于圖像分類的知識。傳統的自編碼器模型似乎已經學會了數據的有意義的潛在表示。下面讓我們回到本文的主題：它可以作為生成模型嗎？首先明確一下我們對生成模型的期望：希望能夠選擇潛在空間中的任何隨機點，將其通過解碼器獲得逼真的圖像。**重要的是，在潛在空間中選擇不同的隨機點應該會產生不同的生成圖像，這些圖像應該涵蓋模型看到的所有類型的數據：貓、狗和樹。從潛在空間采樣當我們在潛在空間中選擇一個隨機點時。昆山亨士樂編碼器怎么樣？河南亨士樂編碼器市面價

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