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变分自动编码器 (VAE) 是学习数据潜在表示的强大工具。在本文中,我们将了解如何使用 VAE 在 TensorFlow.js 和 Node.js 中学习 MNIST 数据的潜在表示。
VAE 是一种概率模型,可用于学习数据的潜在表示。 VAE 类似于自动编码器,因为它们学习将数据压缩到潜在空间中。然而,VAE 是概率模型,这意味着它们可用于从潜在空间生成新的数据样本。
VAE 通过学习数据的潜在表示来工作。潜在空间是一个低维空间,可以捕获数据的基本特征。然后 VAE 使用这个潜在空间来生成新的数据样本。
要在 TensorFlow.js 中使用 VAE,您需要先安装 TensorFlow.js 库。您可以使用 Node.js 包管理器执行此操作:
npm install @tensorflow/tfjs
接下来,您需要加载 MNIST 数据。您可以使用 tf.data.Dataset API 执行此操作:
const mnistData = tf.data.dataset.mnist({
train: true,
testData: false
});
现在,您需要创建 VAE。您可以使用 tf.layers.vae() 函数执行此操作:
const vae = tf.layers.vae({
encoder: {
inputShape: [28, 28, 1],
latentDimensions: 2
},
decoder: {
outputShape: [28, 28, 1]
}
});
最后,您需要训练 VAE。您可以使用 fit() 方法执行此操作:
vae.fit(mnistData, {
epochs: 10
});
要在 Node.js 中使用 VAE,您需要先安装 TensorFlow.js 库。您可以使用 Node.js 包管理器执行此操作:
npm install @tensorflow/tfjs
接下来,您需要加载 MNIST 数据。您可以使用 tf.data.Dataset API 执行此操作:
const mnistData = tf.data.dataset.mnist({
train: true,
testData: false
});
现在,您需要创建 VAE。您可以使用 tf.layers.vae() 函数执行此操作:
const vae = tf.layers.vae({
encoder: {
inputShape: [28, 28, 1],
latentDimensions: 2
},
decoder: {
outputShape: [28, 28, 1]
}
});
最后,您需要训练 VAE。您可以使用 fit() 方法执行此操作:
vae.fit(mnistData, {
epochs: 10
});
在本文中,我们了解了如何使用 VAE 在 TensorFlow.js 和 Node.js 中学习 MNIST 数据的潜在表示。 VAE 是学习数据潜在表示的强大工具。