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Bài tập

オートエンコーダのようにノイズ除去

さて、autoencoder モデルを作成しました。今度は、もう少し難しいタスクで実力を試してみましょう。

最初に、画像をエンコードするモデルを作り、show_encodings() を使って、数字ごとにどのように表現されるかを確認します。エンコーダを作るには、すでに学習済みの autoencoder を活用します。ネットワークの前半部分、つまり入力層からボトルネックの出力までを使います。これにより、入力画像のエンコード表現として、32 個の数値からなる出力が得られます。

次に、MNIST のノイズ付き画像に autoencoder を適用します。ノイズ成分を除去できるはずです。

X_test_noise はワークスペースに読み込まれています。ノイズ付きデータセットの数字は次のように見えます。

オートエンコーダの力を試してみましょう！

Hướng dẫn 1/2

undefined XP
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    2
  • 学習済みの autoencoder モデルの最初のレイヤーを使って、encoder モデルを作成します。
  • encoder で X_test_noise を予測し、show_encodings() で結果を表示します。