正则自编码器降维 tensorflow

以下是使用 TensorFlow 实现正则自编码器降维的基本步骤：

1. 导入必要的库和数据集。

import tensorflow as tf 
from tensorflow.keras.datasets import mnist 
import numpy as np 

(x_train, _), (x_test, _) = mnist.load_data() 

# 将图像像素值归一化到 0-1 范围内 
x_train = x_train.astype('float32') / 255. 
x_test = x_test.astype('float32') / 255. 

# 将图像转换为一维向量 
x_train = np.reshape(x_train, (len(x_train), 784)) 
x_test = np.reshape(x_test, (len(x_test), 784))

2. 定义正则自编码器模型。

input_dim = x_train.shape[1] 
encoding_dim = 32 

inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(input_dim,)) 
encoded = tf.keras.layers.Dense(encoding_dim, activation='relu', 
                                activity_regularizer=tf.keras.regularizers.l1(10e-5))(inputs) 
decoded = tf.keras.layers.Dense(input_dim, activation='sigmoid')(encoded) 

autoencoder = tf.keras.models.Model(inputs, decoded) 

3. 定义训练参数并编译模型。

autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy') 

4. 训练模型。

epochs = 50 
batch_size = 128 

autoencoder.fit(x_train, x_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size, 
                shuffle=True, validation_data=(x_test, x_test))

5. 使用训练好的模型对数据进行降维。

encoder = tf.keras.models.Model(inputs, encoded) 
encoded_imgs = encoder.predict(x_test) 

通过以上步骤，我们就可以使用 TensorFlow 实现正则自编码器降维。