mnist-style:自动编码器模型的对抗训练（在MxNet中）以适合与高斯分布中的训练集相对应的特征空间

基于MNIST样式的自动编码器 （AAE）模型，可在高斯分布多元变量上对MNIST图像的样式信息进行编码。 这里使用的模型是从在第4所讨论的一个（监督对抗性自动编码）略有不同。 在本文中，仅解码器具有指示数字的标签。 鉴于此，我们还为编码器提供了标签。 路线图 简单的自动编码器 可视化潜在特征空间（样式空间）的脚本。 对抗式自动编码器，可将样式空间调整为高斯分布。 一个脚本，用于从随机样式矢量生成所有数字的图像。 设置 $ python3 -m venv pyenv $ source pyenv/bin/activate $ pip3 install -r requirements.txt 用法 $ ./mnist-sae.py --help usage: mnist-sae.py [-h] [--batch-size B] [--epochs E] [--lr LR]