Практика. Автоенкодер у Keras

Автоенкодер – это нейронная сеть, которая используется для кодирования входных данных в некоторое компактное представление, а затем декодирования этого представления обратно в исходные данные. Это позволяет нам обучаться на некоторых данных, а затем использовать эту модель для генерации новых данных.

Один из популярных фреймворков для создания нейронных сетей – Keras. В этой статье мы рассмотрим как создать и обучить автоенкодер на Keras.

Шаг 1: Загрузка и подготовка данных

Для начала необходимо загрузить данные, с которыми мы будем работать. В этом примере мы будем использовать набор данных MNIST, который состоит из изображений рукописных цифр. Мы сначала загрузим данные:

import keras
from keras.datasets import mnist

(x_train, _), (x_test, _) = mnist.load_data()

x_train = x_train.astype('float32') / 255.
x_test = x_test.astype('float32') / 255.

x_train = x_train.reshape((len(x_train), np.prod(x_train.shape[1:])))
x_test = x_test.reshape((len(x_test), np.prod(x_test.shape[1:])))

Шаг 2: Создание модели автоенкодера

Теперь мы создадим модель автоенкодера с помощью Keras:

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

encoding_dim = 32

input_img = Input(shape=(784,))
encoded = Dense(encoding_dim, activation='relu')(input_img)
decoded = Dense(784, activation='sigmoid')(encoded)

autoencoder = Model(input_img, decoded)

Шаг 3: Обучение автоенкодера

Теперь мы обучим наш автоенкодер на данных MNIST:

autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
autoencoder.fit(x_train, x_train,
                epochs=50,
                batch_size=256,
                shuffle=True,
                validation_data=(x_test, x_test))

Шаг 4: Получение результата

Теперь мы можем использовать обученный автоенкодер для генерации новых данных:

decoded_imgs = autoencoder.predict(x_test)

# Отображение изображений

Таким образом, мы создали и обучили автоенкодер на Keras, который может кодировать и декодировать изображения рукописных цифр. Это только начало использования нейронных сетей для обработки данных, и существует множество других возможностей для их применения.