人工智能算法工程师(高级)课程4-图像生成项目之自编码生成模型与代码详解

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能算法工程师(高级)课程4-图像生成项目之自编码生成模型与代码详解。自编码生成模型（Autoencoder）是一种无监督学习算法，旨在通过编码器和解码器学习数据的有效表示。本文将介绍自编码生成模型的几种常见类型，包括AE模型、SAE模型、DAE模型和VAE模型，并使用PyTorch搭建这些模型，最后介绍图像生成的原理和技术。

一、AE模型（Autoencoder）

AE模型原理

AE模型的目标是最小化输入数据x和重构数据x’之间的重构误差。损失函数通常采用均方误差（MSE）：
$$L(x,x^{\prime })=\frac{1}{n}\sum _{i=1}^n(x_i-x_i^{\prime }{)}^2$$
其中，n为数据维度。

AE模型代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义AE模型
class Autoencoder(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Autoencoder, self).__init__()
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(784, 256),
            nn.ReLU(True),
            nn.Linear(256, 128),
            nn.ReLU(True),
            nn.Linear(128, 64),
            nn.ReLU(True)
        )
        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(64, 128),
            nn.ReLU(True),
            nn.Linear(128, 256),
            nn.ReLU(True),
            nn.Linear(256, 784),
            nn.Sigmoid()
        )
    def forward(self, x):
        x = self.encoder(x)
        x = self.decoder(x)
        return x
# 实例化模型、损失函数和优化器
model = Autoencoder()
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 训练模型
for epoch in range(100):
    for data in dataloader:
        inputs, _ = data
        inputs = inputs.view(-1, 784)
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, inputs)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
    print(f'Epoch [{epoch+1}/100], Loss: {loss.item()}')

二、SAE模型（Stacked Autoencoder）

SAE模型原理

稀疏自编码器SAE是一种特殊类型的自编码器，它在隐藏层加入稀疏性约束，目的是让隐藏层的激活值在大多数情况下接近零，从而学习更加有效的特征表示。稀疏性可以通过添加额外的损失项来实现，例如KL散度，用于衡量隐藏层激活分布与目标稀疏分布之间的差异。
假设隐藏层的激活概率为 $p_j$，目标稀疏系数为 $\rho$，则稀疏惩罚项可以表示为：
$$\sum _{j}KL(\rho ||p_j)=\rho \log \left(\frac{\rho }{p_j}\right)+(1-\rho )\log \left(\frac{1-\rho }{1-p_j}\right)$$

SAE模型代码实现

# SAE模型代码与AE模型类似，只需在AE模型的基础上增加更多层
class StackedAutoencoder(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(StackedAutoencoder, self).__init__()
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(784, 256),
            nn.ReLU(True),
            nn.Linear(256, 128),
            nn.ReLU(True),
            nn.Linear(128, 64),
            nn.ReLU(True)
        )
        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(64, 128),
            nn.ReLU(True),
            nn.Linear(128, 256),
            nn.ReLU(True),
            nn.Linear(256, 784),
            nn.Sigmoid()
        )
    def forward(self, x):
        x = self.encoder(x)
        x = self.decoder(x)
        return x

三、DAE模型（Denoising Autoencoder）

数学原理

DAE在自编码器的基础上引入了去噪的概念，它通过在训练时向输入数据 $\mathbf{x}$ 添加噪声 $ϵ$ 来生成带噪输入 $\tilde{\mathbf{x}}=\mathbf{x}+ϵ$ 或者通过某种机制（如随机遮挡）来模拟噪声。DAE的目标是学习一个函数 $f_{\text{DAE}}(\tilde{\mathbf{x}};\theta )$，该函数能够从带噪输入 $\tilde{\mathbf{x}}$ 中恢复出原始的干净输入 $\mathbf{x}$。
DAE的训练目标函数可以表示为：
$$L_{\text{DAE}}(\mathbf{x},\hat{\mathbf{x}})={\mathbb{E}}_{\tilde{\mathbf{x}}\sim q(\tilde{\mathbf{x}}|\mathbf{x})}\left[L(\mathbf{x},f_{\text{DAE}}(\tilde{\mathbf{x}};\theta ))\right]$$
其中 $q(\tilde{\mathbf{x}}|\mathbf{x})$ 是噪声数据的分布，$\mathbb{E}$ 表示期望值，即对所有可能的噪声样本 $\tilde{\mathbf{x}}$ 求平均重构误差。

DAE模型代码实现：

# DAE模型代码与AE模型类似，只需在训练过程中添加噪声
for epoch in range(100):
    for data in dataloader:
        inputs, _ = data
        inputs = inputs.view(-1, 784)
        noisy_inputs = inputs + 0.3 * torch.randn_like(inputs)  # 添加噪声
        outputs = model(noisy_inputs)
        loss = criterion(outputs, inputs)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
    print(f'Epoch [{epoch+1}/100], Loss: {loss.item()}')

四、VAE模型（Variational Autoencoder）

VAE模型数学原理

VAE模型引入了变分推断，使模型能够学习到数据的概率分布。损失函数由两部分组成：重构误差和KL散度。
$$L(x,x^{\prime })=-\frac{1}{n}\sum _{i=1}^n(x_i\log (x_i^{\prime })+(1-x_i)\log (1-x_i^{\prime }))+D_{KL}(q(z|x)||p(z))$$
其中，$D_{KL}(q(z|x)||p(z))$为KL散度，用于衡量潜在变量分布$q(z|x)$与先验分布$p(z)$之间的差异。

VAE模型代码实现

class VariationalAutoencoder(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(VariationalAutoencoder, self).__init__()
        # 编码器部分
        self.fc1 = nn.Linear(784, 400)
        self.fc21 = nn.Linear(400, 20) # 均值向量
        self.fc22 = nn.Linear(400, 20) # 方差向量
        # 解码器部分
        self.fc3 = nn.Linear(20, 400)
        self.fc4 = nn.Linear(400, 784)
    def encode(self, x):
        h1 = torch.relu(self.fc1(x))
        return self.fc21(h1), self.fc22(h1)
    def reparameterize(self, mu, logvar):
        std = torch.exp(0.5*logvar)
        eps = torch.randn_like(std)
        return mu + eps*std
    def decode(self, z):
        h3 = torch.relu(self.fc3(z))
        return torch.sigmoid(self.fc4(h3))
    def forward(self, x):
        mu, logvar = self.encode(x.view(-1, 784))
        z = self.reparameterize(mu, logvar)
        return self.decode(z), mu, logvar
# 实例化模型、损失函数和优化器
vae = VariationalAutoencoder()
optimizer = optim.Adam(vae.parameters(), lr=1e-3)
# 训练模型
def loss_function(recon_x, x, mu, logvar):
    BCE = nn.functional.binary_cross_entropy(recon_x, x.view(-1, 784), reduction='sum')
    KLD = -0.5 * torch.sum(1 + logvar - mu.pow(2) - logvar.exp())
    return BCE + KLD
for epoch in range(100):
    vae.train()
    train_loss = 0
    for data in dataloader:
        inputs, _ = data
        optimizer.zero_grad()
        recon_batch, mu, logvar = vae(inputs)
        loss = loss_function(recon_batch, inputs, mu, logvar)
        loss.backward()
        train_loss += loss.item()
        optimizer.step()
    print(f'Epoch [{epoch+1}/100], Loss: {train_loss/len(dataloader.dataset)}')

四、图像生成的原理和技术

图像生成是利用学习到的数据表示来生成新的数据样本。在自编码生成模型中，图像生成主要依赖于解码器部分。以下是图像生成的步骤：

1. 从先验分布（例如高斯分布）中采样潜在变量z。
2. 将潜在变量z输入到解码器中，生成新的数据样本。
   在VAE模型中，图像生成的代码如下：

# 图像生成
vae.eval()
with torch.no_grad():
    sample = torch.randn(64, 20).to(device)  # 从标准正态分布中抽取样本
    sample = vae.decode(sample).cpu()
    sample = sample.view(64, 1, 28, 28)
    save_image(sample, 'sample.png')

五、总结

本文介绍了自编码生成模型的几种常见类型，并使用PyTorch搭建了这些模型。通过训练，模型能够学习到数据的有效表示。利用这些表示，我们可以生成新的图像样本。掌握图像生成的原理和技术，有助于进一步研究深度学习和生成模型。

原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_42878111/article/details/140608069

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