通过SketchRNN、PCA和t-SNE从Google QuickDraw数据集中显示矢量图的潜在空间|附源码

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本文是作者最近发布的Google QuickDraw数据集一系列笔记中的第三部分，使用的最近发布的SketchRNN模型。下面介绍QuickDraw数据集及SketchRNN模型。
        QuickDraw数据集是由世界各地1500多万人参与的“快速绘画” AI实验后收集数百万幅图画建成，要求参与者在20秒内绘制出属于某个类（例如“猫”）的图像。如下图所示，选择一个类别，可以看见数据库中该类所有的形状。

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当然，如果数据集中没有和你想象一样的形状，你也可以帮助向该数据库中增添一些涂鸦，进行个人绘画表演。

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        SketchRNN是基于上述数据集训练的生成模型，被训练成能够生成矢量图，它巧妙地集合了机器学习中最近开发的许多最新的工具和技术，例如Variational Autoencoders、HyperLSTMs（一个用于LSTM的HyperNetwork）、自回归模型 ，Layer Normalization、Recurrent Dropout、Adam optimizer等。
        SketchRNN系统是由谷歌探究AI能否创作艺术的新项目的一部分，类似于教AI去绘画，另外不仅仅是让人工智能学习如何画画，还要能够“用类似于人类的方式概括归纳抽象的概念”，比如去画“猪”的广义概念，而不是画特定的动物，这显然不是一件简单的事情（下图 SketchRNN系统画的“猪”）。

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该模型能够将你的灵魂画作对应成实际的物品，当然，如果画作太过于抽象，暂时是无法识别或者是识别错误，毕竟它还没有学会读心术（自己画的自行车，系统无法识别）。

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       本文代码舍弃了那些旨在解释或演示的代码块，只保留了运行实验所需的代码。“潜在空间中的主成分分析 ”部分的所有内容是直接从以前的博客中摘取。随意跳过该部分，因为接下来是真正有趣的分析。这里是第一篇和第二篇博客的链接，之前所讲述的一切都是一些实用功能，以便于现在的可视化分析。

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