以下是为您整理出来关于【自动编码器】合集内容，如果觉得还不错，请帮忙转发推荐。
我正在做Keras库的作者编写的卷积自动编码器教程：https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html 但是,当我启动完全相同的代码,并使用summary()分析网络架构时,似乎输出大小与输入大小不兼容(在自动编码器的情况下是必需的).这是summary()的输出：**____________________________________________________________________________________________________ Layer (type) Output Shape ...
我正在尝试使用autoencoder和Keras检测欺诈.我将以下代码编写为Notebook：import numpy as np # linear algebra import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv) from sklearn.preprocessing import StandardScaler from keras.layers import Input, Dense from keras.models import Model import matplotlib.pyplot as pltdata = pd.read_csv('../input/creditcard.csv') data['normAmount'] = Standard...