稀疏自编码器降维 tensorflow

稀疏自编码器是一种能够学习数据中最重要特征的神经网络模型。它可以通过对输入数据进行压缩表示，从而对数据进行降维。在 tensorflow 中实现稀疏自编码器的步骤如下：

1. 导入 tensorflow 库

import tensorflow as tf

2. 定义输入数据的占位符

X = tf.placeholder("float", [None, n_input])

其中，n_input 是输入数据的维度。

3. 定义自编码器的参数

n_hidden_1 = 256 # 第一层隐藏层神经元个数
n_hidden_2 = 128 # 第二层隐藏层神经元个数
n_output = n_input # 输出层神经元个数

weights = {
    'encoder_h1': tf.Variable(tf.random_normal([n_input, n_hidden_1])),
    'encoder_h2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1, n_hidden_2])),
    'decoder_h1': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2, n_hidden_1])),
    'decoder_h2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1, n_output])),
}

biases = {
    'encoder_b1': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1])),
    'encoder_b2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2])),
    'decoder_b1': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1])),
    'decoder_b2': tf.Variable(tf.random_normal([n_output])),
}

4. 定义自编码器模型

def encoder(x):
    layer_1 = tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(x, weights['encoder_h1']), biases['encoder_b1']))
    layer_2 = tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(layer_1, weights['encoder_h2']), biases['encoder_b2']))
    return layer_2

def decoder(x):
    layer_1 = tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(x, weights['decoder_h1']), biases['decoder_b1']))
    layer_2 = tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(layer_1, weights['decoder_h2']), biases['decoder_b2']))
    return layer_2

encoder_op = encoder(X)
decoder_op = decoder(encoder_op)

其中，encoder() 函数实现了自编码器的编码过程，decoder() 函数实现了自编码器的解码过程。encoder_op 和 decoder_op 分别是编码和解码的输出结果。

5. 定义损失函数

cost = tf.reduce_mean(tf.pow(X - decoder_op, 2))

6. 定义优化器

optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(cost)

其中，learning_rate 是学习率。

7. 训练模型

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for epoch in range(training_epochs):
        _, c = sess.run([optimizer, cost], feed_dict={X: batch_xs})
        if epoch % display_step == 0:
            print("Epoch:", '%04d' % (epoch+1), "cost=", "{:.9f}".format(c))
    print("Optimization Finished!")
    encode_decode = sess.run(
        decoder_op, feed_dict={X: mnist.test.images[:examples_to_show]})

其中，batch_xs 是训练数据，examples_to_show 是展示结果的样本数量。

8. 可视化结果

import matplotlib.pyplot as plt

f, a = plt.subplots(2, 10, figsize=(10, 2))
for i in range(examples_to_show):
    a[0][i].imshow(np.reshape(mnist.test.images[i], (28, 28)))
    a[1][i].imshow(np.reshape(encode_decode[i], (28, 28)))
plt.show()

其中，第一行展示了原始图像，第二行展示了经过自编码器压缩和解码后的图像。