Keras中如何使用自動編碼器

要使用自動編碼器（Autoencoder）在Keras中，需要遵循以下步驟：

導入必要的庫和模塊：

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense

定義編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）的網絡結構：

input_img = Input(shape=(input_dim,))
encoded = Dense(encoding_dim, activation='relu')(input_img)
decoded = Dense(input_dim, activation='sigmoid')(encoded)

將編碼器和解碼器連接起來，形成整個自動編碼器模型：

autoencoder = Model(input_img, decoded)

編譯模型并指定優化器和損失函數：

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

訓練模型：

autoencoder.fit(x_train, x_train, epochs=50, batch_size=256, shuffle=True, validation_data=(x_test, x_test))

使用訓練好的自動編碼器模型進行數據重構或降維：

decoded_imgs = autoencoder.predict(x_test)

通過以上步驟，您可以在Keras中使用自動編碼器來進行數據重構或降維。

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