Keras搭建的自編碼模型

阿新 • • 發佈：2019-02-03

http://blog.csdn.net/u012458963/article/details/72566596

https://kiseliu.github.io/2016/08/16/building-autoencoders-in-keras/

import numpy as np
np.random.seed(1337) # for reproducibility
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Model #泛型模型
from keras.layers import Dense, Input
import

matplotlib.pyplot as plt
# X shape (60,000 28x28), y shape (10,000, )
(x_train, _), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
# 資料預處理
x_train = x_train.astype('float32') / 255. - 0.5# minmax_normalized
x_test = x_test.astype('float32') / 255. - 0.5# minmax_normalized
x_train = x_train.reshape((x_train.shape[0], -

1))
x_test = x_test.reshape((x_test.shape[0], -1))
print(x_train.shape)
print(x_test.shape)
# 壓縮特徵維度至2維
encoding_dim = 2
# this is our input placeholder
input_img = Input(shape=(784,))
# 編碼層
encoded = Dense(128, activation='relu')(input_img)
encoded = Dense(64, activation='relu')(encoded)
encoded = Dense(10, activation='relu')(encoded)
encoder_output = Dense(encoding_dim)(encoded)
# 解碼層
decoded = Dense(10, activation='relu')(encoder_output)
decoded = Dense(64, activation='relu')(decoded)
decoded = Dense(128, activation='relu')(decoded)
decoded = Dense(784, activation='tanh')(decoded)
# 構建自編碼模型
autoencoder = Model(inputs=input_img, outputs=decoded)
# 構建編碼模型
encoder = Model(inputs=input_img, outputs=encoder_output)
# compile autoencoder
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='mse')
# training
autoencoder.fit(x_train, x_train, epochs=20, batch_size=256, shuffle=True)
# plotting
encoded_imgs = encoder.predict(x_test)
plt.scatter(encoded_imgs[:, 0], encoded_imgs[:, 1], c=y_test, s=3)
plt.colorbar()
plt.show()

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Keras搭建的自編碼模型

http://blog.csdn.net/u012458963/article/details/72566596 https://kiseliu.github.io/2016/08/

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