德国西克增量型编码器

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 德国西克增量型编码器

德国西克绝对值型编码器

绝对值编码器与增量编码器的差异

绝

注意, 除了直接用隐层编码之外, 我们将标签信息 也加入了进来,  在这里是一个one-hot向量, 因为是MNIST数据集, 所以是十维的.

训练上述模型, 需要在优化重建误差的时候稍稍做一些修改:

• 将图像输入到Encoder, 得到隐变量

• 将隐变量和标签 组合成一个新变量, 然后输入到Decoder中

• 这样, Encoder专心于学习字体, Decoder会根据学习出的字体表示加上笔迹内容 去生成笔迹

其他部分跟上一篇文章一样. 唯的不同是Decoder的输入变成下图了:

每一个人都有自己独特的笔迹风格(或者说字体), 我们写字时的力度, 笔锋, 甚至我们遣词造句的习惯都会反映在字体上. 因此伪造一个人的字体是一个很难的事情.

本文, 我们尝试从MNIST数据集中学习里面的笔迹, 然后给定任意的内容, 去生成这个字体的图像.