堆叠去噪自编码器python

以下是使用TensorFlow实现堆叠去噪自编码器（SDAE）的示例代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 定义输入占位符和噪声水平
n_input = 784  # MNIST数据集的输入维度
n_hidden_1 = 256  # 第一层隐藏层神经元数量
n_hidden_2 = 128  # 第二层隐藏层神经元数量
n_hidden_3 = 64  # 第三层隐藏层神经元数量
noise_level = 0.3  # 噪声水平

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

# 定义权重和偏差变量
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])),
    'encoder_h3': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2, n_hidden_3])),
    'decoder_h1': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_3, n_hidden_2])),
    'decoder_h2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2, n_hidden_1])),
    'decoder_h3': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1, n_input])),
}
biases = {
    'encoder_b1': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1])),
    'encoder_b2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2])),
    'encoder_b3': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_3])),
    'decoder_b1': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2])),
    'decoder_b2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1])),
    'decoder_b3': tf.Variable(tf.random_normal([n_input])),
}

# 定义编码器和解码器函数
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']))
    layer_3 = tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(layer_2, weights['encoder_h3']), biases['encoder_b3']))
    return layer_3

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']))
    layer_3 = tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(layer_2, weights['decoder_h3']), biases['decoder_b3']))
    return layer_3

# 添加噪声
X_noise = X + noise_level * tf.random_normal(tf.shape(X))

# 构建模型
encoder_op = encoder(X_noise)
decoder_op = decoder(encoder_op)

# 定义损失函数和优化器
cost = tf.reduce_mean(tf.pow(X - decoder_op, 2))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.01).minimize(cost)

# 初始化变量
init = tf.global_variables_initializer()

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    for i in range(100):
        batch_xs, _ = mnist.train.next_batch(100)
        _, c = sess.run([optimizer, cost], feed_dict={X: batch_xs})
        if i % 10 == 0:
            print("Epoch:", '%04d' % (i+1), "cost=", "{:.9f}".format(c))
    print("Optimization Finished!")
    
    # 测试模型
    encode_decode = sess.run(decoder_op, feed_dict={X: mnist.test.images[:10]})
    
    # 显示原始图像和重构图像
    f, a = plt.subplots(2, 10, figsize=(10, 2))
    for i in range(10):
        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()

在此示例中，我们使用了MNIST数据集来训练和测试模型。您可以使用自己的数据集来替换MNIST数据集。此外，您可以根据需要更改模型的超参数，例如隐藏层神经元数量，学习率和噪声水平。