降噪自动编码器的宽度学习代码
时间: 2024-01-11 20:03:45 浏览: 39
以下是一个简单的宽度学习降噪自动编码器的代码示例,使用的是Keras框架:
```python
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
# 建立自动编码器模型
def autoencoder(input_shape, encoding_dim):
# 编码器部分
input_img = Input(shape=input_shape)
encoded = Dense(encoding_dim[0], activation='relu')(input_img)
for dim in encoding_dim[1:]:
encoded = Dense(dim, activation='relu')(encoded)
# 解码器部分
decoded = Dense(encoding_dim[-2], activation='relu')(encoded)
for dim in reversed(encoding_dim[:-2]):
decoded = Dense(dim, activation='relu')(decoded)
decoded = Dense(input_shape[0], activation='sigmoid')(decoded)
autoencoder = Model(input_img, decoded)
return autoencoder
# 训练宽度学习降噪自动编码器
def train_autoencoder(x_train, x_test, encoding_dim):
# 添加噪声
noise_factor = 0.5
x_train_noisy = x_train + noise_factor * np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=x_train.shape)
x_test_noisy = x_test + noise_factor * np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=x_test.shape)
x_train_noisy = np.clip(x_train_noisy, 0., 1.)
x_test_noisy = np.clip(x_test_noisy, 0., 1.)
# 创建宽度学习自动编码器
autoencoder_model = autoencoder(x_train.shape[1:], encoding_dim)
# 编译模型
autoencoder_model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
# 训练模型
autoencoder_model.fit(x_train_noisy, x_train,
epochs=50,
batch_size=128,
shuffle=True,
validation_data=(x_test_noisy, x_test))
return autoencoder_model
```
与普通的降噪自动编码器相比,这个代码示例定义了一个可变大小的编码器和解码器,接受一个代表每层节点数的列表作为参数`encoding_dim`。编码器和解码器分别使用`for`循环来创建多个层,以适应不同层的节点数。最后,使用训练数据进行模型训练。
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