自动编码器：使用TensorFlow 2.0实现降噪、稀疏、压缩、变分及Beta-VAE
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简介：
本项目利用TensorFlow 2.0框架深入探索并实现了多种自动编码器模型，包括降噪、稀疏、压缩、变分以及Beta-VAE。每种模型均通过详细的代码示例和实验结果进行说明，适合深度学习与机器学习爱好者研究参考。
在TensorFlow 2.0中的自动编码器实现包括以下几种：
- 香草自动编码器（AE）
- 去噪自动编码器
- 备用自动编码器（进行中）
- 压缩式自动编码器（进行中）
- 可变自动编码器（VAE）
- 条件变分自编码器（CVAE）
- 节拍变奏自编码器（beta-VAE）（进行中）
运行方法如下：
使用命令行输入 `python3 main.py --ae_type AE`，其中可以传递的参数包括：
- ae_type：指定自动编码器类型，如AE、DAE、VAE、CVAE或BetaVAE。
- latent_dim：潜在维度的数量，例如2或3等。
- num_epochs：训练周期数，比如100个周期。
- learning_rate：学习率，在训练期间使用，例如1e-4。
- batch_size：批量大小，如1000。
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