CAE 썸네일형 리스트형 Convolutional AE 【8】최근 AutoEncoder 응용 모델 이해하고 사용하기 / Convolutional AE Convolutional AE 이번에는 CNN과 AE과 결합된 모델인 CAE를 실습해보자 이미지에서 강점을 보인 CNN이기 때문에 성능은 좋아졌다. 바로 CAE로 생성된 mnist 이미지부터 보겠습니다. 위에 있는 이미지는 원본이미지고 아래는 CAE로 나온 예측 이미지다. 손실이 거의 발생하지 않은 상태의 이미지인 것을 확인 할 수가 있다. 높은 성능을 보이기에 책에는 따로 실습을 담지 않았지만 실습파일에는 있으니 시간이 있다면 실습을 하는걸 추천한다. 실습은 노이즈가 섞인 이미지 데이터를 CAE로 학습하는 것을 할 것이다. try: %tensorflow_version 2.x" except Exception: .. 더보기 Deep AE를 이용한 가짜 이미지 생성 【7】AutoEncoder 기본 다지기 / 이미지 생성 실습으로 익히는 AE 이번에는 Deep AE를 배워보자 기존에 AE에서 순환신경망을 여러 개 쌓아 깊게 변형된 모델이다 기존코드에서 사용했던 모듈들을 그대로 사용하기에 전처리까지는 생략을 한다(이전 글 참고). Hidden_input1 = 512 Hidden_input2 = 256 Hidden_input3 = 128 Hidden_input4 = 64 Hidden_input5 = 32 input_layer = layers.Input(shape=(784,)) Encoding = layers.Dense(Hidden_input1)(input_layer) Encoding = layers.Dense(Hidden_input2)(Encoding) Encoding .. 더보기 <AE 이미지 생성 실습> 직접 코드 구현해보기 【7】AutoEncoder 기본 다지기 / 이미지 생성 실습으로 익히는 AE 이번에는 AE 모델을 만들어보자 try: %tensorflow_version 2.x" except Exception: pass import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.keras import layers,models,datasets import matplotlib.pyplot as plt 모델을 작성하기 전 간단히 패키지를 선언한다. (x_train,_),(x_test,_) = datasets.mnist.load_data() 학습에 사용할 데이터셋은 Mnist이고 AE는 비지도 학습이므로 y의 값을 불러 올 필요가 없다. x_train = x_train.astype.. 더보기 이전 1 다음
