Our autoencoder was trained with Keras, TensorFlow, and Deep Learning. 如 图 4 和终端输出所示，我们的训练过程能够最小化自动编码器的重建损失。

Keras之父成立Ndea，合成程序+深度学习推AGI。 Keras之父官宣创业了！全新成立的实验室Ndea，押注了一条通往AGI的新路线——深度学习+程序合成。值得 ...

VideoVAE 模型（Video Variational Autoencoder）是一种基于深度学习的生成模型，用于对视频数据进行压缩、重建和生成，讲视频从 RGB 像素空间投影到低维度的 latent 空间。 港科大团队重磅开源 VideoVAE+，提出了一种强大的跨模态的视频 ...

今天，备受广大开发者欢迎的深度学习框架 Keras，正式更新了 3.0 版本，实现了对 PyTorch 和 JAX 的支持，同时性能提升，还能轻松实现大规模分布式训练。

写在前面 下面这篇文章介绍了Kaggle中，关于金融市场价格预测比赛（ Jane Street Market Predictio n） 中的冠军 方案。 该 获胜方案采用了一个Autoencoder with MLP组成。 1 竞赛背景 "低买高卖"。这听起来很容易.... 在现实中，交易获利一直是一个难以解决的问题，在今天快速流动和复杂的金融市场中更是如此 ...

一、Autoencoder结构简介 Autoencoder本质上它使用了一个神经网络来产生一个高维输入的低维表，Autoencoder与主成分分析PCA类似，但是Autoencoder在使用非线性激活函数时克服了PCA线性的限制。 Autoencoder包含两个主要的部分，encoder（编码器）和 decoder（解码器）。

我不会详细介绍如何使用和保存Keras模型，只是假设读者熟悉该过程，直接介绍如何处理加载时意外的模型行为。 也就是说，在训练存储在Model变量中的Keras模型之后，我们希望将其保存为原样，那样下次加载时我们可以跳过训练，就进行预测。

最后为大家推荐一篇 Keras 的中文教程，它由 Keras 团队软件工程师金海峰翻译自官网教程，详细介绍了 Keras 和 TensorFlow 的基本用法和核心概念，并通过变分自编码器（Variational Autoencoder）和超网络（Hypernetwork）这两个完整的例子展示了如何在实践中使用 Keras。