0分享至用微信掃碼二維碼分享至好友和朋友圈說到計算機生成的圖像肯定就會想到deepfake：將馬變成的斑馬或者生成一個不存在的貓。在圖像生成方面GAN似乎成為了主流，但是盡管這些模型在生成逼真的圖像方面取得了巨大成功，但他們的缺陷也是十分明顯的，而且并不是生成圖像的全部。自編碼器（autoencoder）作為生成的圖像的傳統模型還沒有過時并且還在發展，所以不要忘掉自編碼器！當談到計算機視覺中的生成建模時，幾乎都會提到GAN。使用GAN的開發了很多許多驚人的應用程序，并且可以在這些應用程序中生成高保真圖像。但是GAN的缺點也十分明顯：1、訓練不穩定，經常會出現梯度消失、模式崩潰問題（會生成相同的圖像），這使得我們需要做大量的額外工作來為數據找到合適的架構。2、GAN很難反轉（不可逆），這意味著沒有簡單的方法可以從生成的圖像反推到產生這個圖像的噪聲輸入。例如：如果使用可逆生成模型進行生成的圖像的增強，可以直接獲得生成圖像的特定輸入，然后在正確的方向上稍微擾動它這樣就可以獲得非常相似的圖像，但是GAN做到這一點很麻煩。3、GAN不提供密度估計。也就是說可以生成圖像但無法知道特定特征出現在其中的可能性有多大。昆山亨士樂編碼器哪家強？低溫亨士樂編碼器供應商
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神經網絡通常用于監督環境。這意味著對于每個訓練觀測值x_i，都將有一個標簽或期望值y_i。在訓練過程中，神經網絡模型將學習輸入數據和期望標簽之間的關系。現在，假設只有未標記的觀測數據，這意味著只有由i=1，...，M的M觀測數據組成的訓練數據集S_T。在這一數據集中，x_i∈R^n，n∈N。1986年，Rumelhart、Hinton和Williams***提出了自編碼器（Autoencoder），旨在學習以盡可能低的誤差重建輸入觀測值x_i。為什么要學習重建輸入觀測值？如果你很難想象這意味著什么，想象一下由圖片組成的數據集。自編碼器是一個讓輸出圖像盡可能類似輸入之一的算法。也許你會感到困惑，似乎沒有理由這樣做。為了更好地理解為什么自編碼器是有用的，我們需要一個更加翔實（雖然還沒有明確）的定義。圖1：自動編碼器的一般架構。為了更好地理解自編碼器，我們需要了解它的經典架構。如下圖1所示。自編碼器的主要組成部分有三個：編碼器、潛在特征表示和解碼器。圖1：自動編碼器的一般架構。一般來說，我們希望自編碼器能夠很好地重建輸入。同時，它還應該創建一個有用且有意義的潛在表示(圖1中編碼器部分的輸出)。蘇州 亨士樂編碼器。。。。微型亨士樂編碼器市場價格
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