什么是自动编码器？
自动编码器是重建输入的绝佳工具。简单来说，机器就是一个图像，可以生成一个密切相关的图片。这种神经网络中的输入是未标记的，这意味着网络能够在没有监督的情况下进行学习。更准确地说，输入由网络编码，仅关注最关键的特征。这是自动编码器因降维而流行的原因之一。此外，自动编码器可用于生成生成学习模型。例如，神经网络可以用一组面部训练，然后可以产生新的面部。
Autoencoder如何工作？
自动编码器的目的是通过仅关注基本特征来产生输入的近似值。您可能会想到为什么不仅仅学习如何复制和粘贴输入以产生输出。实际上，自动编码器是一组约束，迫使网络学习表示数据的新方法，而不仅仅是复制输出。
典型的自动编码器定义有输入，内部表示和输出（输入的近似值）。学习发生在附加到内部表示的层中。实际上，有两个主要的层块看起来像传统的神经网络。稍有不同的是包含输出的图层必须等于输入。在下图中，原始输入进入称为编码器的第一个块。此内部表示压缩（缩小）输入的大小。在第二个块中发生输入的重建。这是解码阶段。
该模型将通过最小化损失函数来更新权重。如果重建输出与输入不同，则模型受到惩罚。
具体地说，想象一个大小为50x50（即250像素）的图片和一个只有一个由100个神经元组成的隐藏层的神经网络。学习是在比输入小两倍的特征图上完成的。这意味着网络需要找到一种重建250像素的方法，只有一个神经元矢量等于100。
堆叠自动编码器示例
您将学习如何使用堆叠自动编码器。该架构类似于传统的神经网络。输入进入隐藏层以便压缩或减小其大小，然后到达重建层。目标是生成与原始图像一样接近的输出图像。模型必须学习在一组约束下实现其任务的方法，即具有较低维度的约束。
如今，自动编码器主要用于对图像进行去噪。想象一下有划痕的图像; 人类仍然能够识别内容。去噪自动编码器的想法是为图像添加噪声，迫使网络学习数据背后的模式。
另一个有用的自动编码器系列是变分自动编码器。这种类型的网络可以生成新图像。想象一下，你用一个男人的形象训练一个网络; 这样的网络可以产生新的面孔。
使用TensorFlow构建自动编码器
在本教程中，您将学习如何构建堆叠自动编码器以重建图像。
您将使用包含60000个32x32彩色图像的CIFAR-10数据集。数据集已经分为50000个图像用于训练，10000个用于测试。最多有十个班级：
- 飞机
- 汽车
- 鸟
- 猫
- 鹿
- 狗
- 青蛙
- 马
- 船
- 卡车
您需要下载此URL中的图像https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html并解压缩。-10-batches-py的文件夹包含五批数据，每个数据按随机顺序排列10000个。
在构建和训练模型之前，需要应用一些数据处理。您将按以下步骤操作：
- 导入数据
- 将数据转换为黑白格式
- 附加所有批次
- 构建训练数据集
- 构建图像可视化工具
图像预处理
步骤1）导入数据
根据官方网站，您可以使用以下代码上传数据。代码将使用数据和标签将数据加载到字典中。请注意，代码是一个函数。
import numpy as np
import tensorflow as tf
import pickle
def unpickle(file):import picklewith open(file, 'rb') as fo:dict = pickle.load(fo, encoding='latin1')return dict
步骤2）将数据转换为黑白格式
为简单起见，您将数据转换为灰度。也就是说，对于颜色图像，仅有一个维度对三个维度。大多数神经网络仅适用于一维输入。
def grayscale(im):return im.reshape(im.shape[0], 3, 32, 32).mean(1).reshape(im.shape[0], -1)
步骤3）附加所有批次
既然已经创建了两个函数并且加载了数据集，那么您可以编写一个循环来将数据附加到内存中。如果仔细检查，带有数据的解压缩文件名为data_batch_，编号从1到5.您可以循环访问文件并将其附加到数据。
# Load the data into memory
data, labels = [], []
## Loop over the b
for i in range(1, 6):filename = './cifar-10-batches-py/dat
