收缩自编码器降维 tensorflow

在 TensorFlow 中实现收缩自编码器（Sparse Autoencoder）可以通过以下步骤进行：

1. 导入 TensorFlow 库和其他必需的库：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. 定义输入数据的维度和隐藏层的神经元数：

input_dim = 784 
hidden_dim = 64 

3. 定义输入和输出占位符：

X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, input_dim])
y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, input_dim])

4. 定义编码器和解码器的权重和偏置：

weights = {
    'encoder': tf.Variable(tf.random_normal([input_dim, hidden_dim])),
    'decoder': tf.Variable(tf.random_normal([hidden_dim, input_dim]))
}
biases = {
    'encoder': tf.Variable(tf.zeros([hidden_dim])),
    'decoder': tf.Variable(tf.zeros([input_dim]))
}

5. 定义编码器和解码器的计算过程：

encoder = tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(X, weights['encoder']), biases['encoder']))
decoder = tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(encoder, weights['decoder']), biases['decoder']))

6. 定义损失函数和优化器：

loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - decoder))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.01).minimize(loss)

7. 定义训练过程：

init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    for i in range(1000):
        batch_x, _ = mnist.train.next_batch(128)
        _, l = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={X: batch_x, y: batch_x})
        if i % 100 == 0:
            print('Step %d, Loss: %f' % (i, l))
    encoded_imgs = sess.run(encoder, feed_dict={X: mnist.test.images})

8. 可视化编码后的图像：

n = 10
plt.figure(figsize=(20, 4))
for i in range(n):
    ax = plt.subplot(2, n, i + 1)
    plt.imshow(mnist.test.images[i].reshape(28, 28))
    plt.gray()
    ax.get_xaxis().set_visible(False)
    ax.get_yaxis().set_visible(False)

    ax = plt.subplot(2, n, i + 1 + n)
    plt.imshow(encoded_imgs[i].reshape(8, 8))
    plt.gray()
    ax.get_xaxis().set_visible(False)
    ax.get_yaxis().set_visible(False)

plt.show()

这样就可以使用 TensorFlow 实现收缩自编码器降维了。