Kerasでオートエンコーダーを使用する方法は？

1年 ago
蓮, 翼
1 minute

Kerasでオートエンコーダー（Autoencoder）を使用するためには、以下のステップに従う必要があります。

  1. 必要なライブラリとモジュールをインポートしてください。
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense
  1. エンコーダーとデコーダーのネットワーク構造を定義する:
input_img = Input(shape=(input_dim,))
encoded = Dense(encoding_dim, activation='relu')(input_img)
decoded = Dense(input_dim, activation='sigmoid')(encoded)
  1. エンコーダとデコーダをつなげて、全体のオートエンコーダーモデルを構築します。
autoencoder = Model(input_img, decoded)
  1. モデルをコンパイルして、最適化手法と損失関数を指定します。
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
  1. モデルのトレーニング：
autoencoder.fit(x_train, x_train, epochs=50, batch_size=256, shuffle=True, validation_data=(x_test, x_test))
  1. データ再構築や次元削減に訓練済みの自己符号化器モデルを使用する。
decoded_imgs = autoencoder.predict(x_test)

上記の手順を踏むことで、Kerasを使用して自動エンコーダーを用いてデータの再構築や次元削減を行うことができます。

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