这种混合模型使用GAN的鉴别器在典型的对抗训练中学到的知识来提高AE的生成能力。“Autoencodingbeyondpixelsusingalearnedsimilaritymetric”（arXiv：）在上图中作者使用他们的模型从学习的表示中重建一组图像，这是GAN无法做到的，因为GAN缺乏上面说过的的可逆性。从图上看重建看起来很不错。虽然GAN很重要，但是自编码器还在以某种方式在图像生成中发挥作用（自编码器可能还没被完全的开发），熟悉它们肯定是件好事。在本文的下面部分，将介绍自编码器的工作原理、有哪些不同类型的自编码器以及如何使用它们。**后还将提供一些TensorFlow的代码。自编码器都是关于如何有效地表示数据的。他们的工作是找到一个高维输入的低维表示，在不损失内容的情况下重建原始输入。从下图所示的quickdraw数据集中获取“斧头”。图像为28x28灰度，这意味着它由784个像素组成。自编码器会找到从这个784维空间到2D空间的映射，这样压缩后的ax图像将*由两个数字描述：地图上的X和Y坐标。接下来，*知道X-Y坐标，自编码器将尝试*从这两个值重建原始的784个像素。自编码器学习其输入的低维度表示。重建肯定不会是完美的，因为在压缩过程中不可避免地会丢失一些信息。苏州亨士乐编码器保修吗?广东亨士乐编码器市面价
-20F1M21-1024/0-20FAM21-1024/0-23DFM21-1024/0-23FEM21-1024/0-23GBM21-1024/0-23HAM21-1024/0-23HBM21-1024/0-23HKM21-1024/4-06EBM21-1024/4-06ECM21-1024/4-06EDM21-1024/4-06F0M21-1024/4-06FCM21-1024/4-06FDM21-1024/4-16ABM21-1024/4-16GAM21-1024/4-16GBM21-1024/4-16HFM21-1024/4-26F2M21-1024/4-27F1M21-1024/6-06FDM21-1024/6-06GAM21-1024/6-07BAM21-1024/6-09H1M21-1024/6-1631M21-1024/6-16F0M21-1024/6-16FAM21-1024/6-16GBM21-1024/6-16GCM21-1024/6-19D1M21-1024/6-26GAM21-1024/6-27DAM21-1024/6-29FBM21-1024/6-29H1M21-1024/8-19FCM21-1024/8-19H3M21-1024/C-06E0M21-1024/C-06ECM21-1024/C-06GAM21-2000/0-00E1M21-2000/0-00F0M21-2000/0-01E0M21-2000/0-03DAM21-2000/0-10E4M21-2000/0-11E0M21-2000/0-11G8M21-2000/0-13AAM21-2000/0-13ABM21-2000/0-13AHM21-2000/0-13BBM21-2000/0-13DBM21-2000/0-13DDM21-2000/0-13ECM21-2000/0-13EDM21-2000/0-13F0M21-2000/0-13F1M21-2000/0-13FBM21-2000/0-13FDM21-2000/0-13FGM21-2000/0-13FHM21-2000/0-13HBM21-2000/0-13HGM21-2000/0-23A2M21-2000/0-23ABM21-2000/4-19GBM21-2000/6-26DAM21-2000/8-06GAM21。辽宁亨士乐编码器大全亨士乐编码器生产厂家。
同时减少其深度或特征图的数量。decoder=([(32,kernel_size=3,strides=2,padding="valid",activation="selu",input_shape=[3,3,64]),(16,kernel_size=3,strides=2,padding="same",activation="selu"),(1,kernel_size=3,strides=2,padding="same",activation="sigmoid"),([28,28])])剩下要做的就是将编码器与解码器连接起来，并将它们作为一个完整的自编码器进行联合训练。使用二元交叉熵损失对模型进行了20个epoch的训练，代码如下：ae=([encoder,decoder])pile(loss="binary_crossentropy",optimizer=(learning_rate=),metrics=["accuracy"])history=(X_train,X_train,epochs=20,validation_data=(X_val,X_val))损失函数选择来说：二元交叉熵和RMSE都可以被用作损失函数，两者的主要区别在于二元交叉熵对大误差的惩罚更强，这可以将重建图像的像素值推入平均幅度，但是这反过来又会使重建的图像不那么生动。因为这个数据集是灰度图像，所以损失函数的选择不会产生任何有意义的差异。下面看一下测试集中的一些图像，以及自编码器重建它们的效果如何。测试集的原始图像（上）与它们的重建图像（下）。看起来不错，但是一些细节模糊（这是自编码器的缺陷，也是GAN的优势）。
变分自编码器（Variationalautoencoder）或称VAE，通过引入随机性和约束潜在空间以便更容易从中采样来解决上面讨论的问题。要点：变分自编码器将随机性引入模型并限制潜在空间。要将传统自编码器转换为变分自编码器，只需要调整编码器部分和损失函数。让我们从***步开始。变分编码器变分编码器不是将输入图像映射到潜在空间中的一个点，而是将其映射到一个分布中，准确地说是多元正态分布（multivariatenormaldistribution）。多元正态分布是将单变量正态分布扩展到更多维度。就像单变量正态分布由两个参数描述：均值和方差，多元正态分布由两个参数向量描述，每个参数的长度等于维数。例如，2D法线将有一个包含两个均值的向量和一个包含两个方差的向量。如果分布的许多维度是相关的，则会出现额外的协方差参数，但在VAE中，假设所有维度都是**的，这样所有协方差为零。为了将输入图像编码为潜在空间中的低维度表示，将从多元正态分布中对其进行采样，其参数（均值和方差）将由编码器学习。这样潜在空间将用两个向量来描述：均值向量和方差向量。本文的例子中将这两个向量都设为576维，以匹配之前构建的编码器，后者编码为3x3x64=576维空间。亨士乐编码器哪家公司好。
AC36/2022-03-0309:43来源:德伍拓自动化原标题：AC36/AC36/德国产光电绝对值编码器外径："()轴径或孔径：8mm脉冲数或分辨率：SSI:13位，BiSS:19位（单圈）防护等级：IP40转速：12,000RPM其它电气特性供电电压：DC5V-5%/+10%或DC10~30V单圈分辨率：SSI：13位；BiSS：19位机械特性外壳直径：(”)轴/法兰/外壳材料：不锈钢/铝/塑料轴径：8mm实心轴环境特性工作温度：-15°~+100°C主要应用于机床、工厂自动化、矢量电机、伺服电机、医疗行业等。HENGSTLERAC58/AC58/AC58/AC58/RF538192/D190AAC58/AC58/AC58/RI58-D/AC58/1213EQ42SGBRI58-D/AC58/RI580D/500DAFRI58-0/RI58TD/0250ED37KX-CO-SF182048/886GARI50-0/2000ES121BRF538192/EX190XB0RI58-D/360ED37KBRI58-0/RI58-0/AC58/RI58-O/AC36/返回搜狐，查看更多责任编辑：声明：该文观点***作者本人，搜狐号系信息发布平台，搜狐*提供信息存储空间服务。阅读。昆山亨士乐编码器哪家强？海南亨士乐编码器参考价
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