Deep Learning avec Keras et TensorFlow

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Chapitre 9. Apprentissage de représentations et apprentissage génératif

dropout_encoder = keras.models.Sequential([

keras.layers.Flatten(input_shape=[28, 28]),

keras.layers.Dropout(0.5),

keras.layers.Dense(100, activation="selu"),

keras.layers.Dense(30, activation="selu")

])

dropout_decoder = keras.models.Sequential([

keras.layers.Dense(100, activation="selu", input_shape=[30]),

keras.layers.Dense(28 * 28, activation="sigmoid"),

keras.layers.Reshape([28, 28])

])

dropout_ae = keras.models.Sequential([dropout_encoder, dropout_decoder])

La gure9.9 montre quelques images avec du bruit (la moitié des pixels ont été

désactivés) et les images reconstruites ...