神经网络通常用于监督环境。这意味着对于每个训练观测值x_i，都将有一个标签或期望值y_i。在训练过程中，神经网络模型将学习输入数据和期望标签之间的关系。现在，假设只有未标记的观测数据，这意味着只有由i=1，...，M的M观测数据组成的训练数据集S_T。在这一数据集中，x_i∈R^n，n∈N。1986年，Rumelhart、Hinton和Williams***提出了自编码器（Autoencoder），旨在学习以尽可能低的误差重建输入观测值x_i。为什么要学习重建输入观测值？如果你很难想象这意味着什么，想象一下由图片组成的数据集。自编码器是一个让输出图像尽可能类似输入之一的算法。也许你会感到困惑，似乎没有理由这样做。为了更好地理解为什么自编码器是有用的，我们需要一个更加翔实（虽然还没有明确）的定义。图1：自动编码器的一般架构。为了更好地理解自编码器，我们需要了解它的经典架构。如下图1所示。自编码器的主要组成部分有三个：编码器、潜在特征表示和解码器。图1：自动编码器的一般架构。一般来说，我们希望自编码器能够很好地重建输入。同时，它还应该创建一个有用且有意义的潜在表示(图1中编码器部分的输出)。昆山亨士乐编码器有推荐的吗？重型亨士乐编码器服务至上
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。重型亨士乐编码器服务至上亨士乐编码器哪家比较实惠。
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Hengslter（亨士乐）总部位于德国西南部的Aldingen，靠近BlackForest-该地区是德国工业先驱和投资者的聚集地，Hengstler的创建者JohannesHengstler，他于1846年所开设的工厂，成为现在Hengstler的中心所在地。Hengstler（亨士乐）工厂*初从事钟表弹簧的制造；现在Hengslter从事从微型计数器到***值型空心轴编码器等产品的制造，产品应用于工厂自动化、电梯、重载工业、风电、石油天然气等行业Hengstler产品：编码器、继电器、计数器、工业打印机、切刀。其中编码器品牌包括：Dynapar（丹纳帕），Northstar（北极星），Harowe.现本公司优势经销Hengslter（亨士乐）产品、价格从优，部分进口产品清单如下,欢迎广大客户朋友来电来函咨询：（钟工68453130:传真号:）F18-4096/0-3362F18-4096/8-39GAF18-5000/0-536PF18-5000/4-36D1F18-5000/4-593AEncoderF18-5000/8-36D1F185000/8-86GAF18-8192/0-43H1F18-8192/0-43HAF18-8192/8-4920F18-1000/8-86GAM15-0200/0-115AM15-0200/0-130CM15-0200/0-1360M15-0200/0-2140M15-0200/0-234CM15-0200/0-235BM15-0400/0-130AM15-0400/0-131BM15-0400/0-2042M15-0400/0-204AM15-0500/0-035AM15-0500/0-1158M15-0500/0-130BM15-0500/0-134AM15。去哪里买 亨士乐编码器？重型亨士乐编码器服务至上
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”的玩家制作的手绘形状的quickdraw数据集构建一个简单的自编码器。为了方便演示，我们将只使用三类图像：狗、猫和树。这是图像的示例。如何构建一个自编码器呢？它需要由两部分组成：编码器，它接收输入图像并将其压缩为低维表示，以及解码器，它做相反的事情：从潜在表示产生原始大小的图像.让我们从编码器开始。因为是处理图像所以在网络中使用卷积层。该模型将输入图像依次通过卷积层和**大池化层，以将它们压缩成低维表示。encoder=([([28,28,1],input_shape=[28,28]),(16,kernel_size=3,padding="same",activation="selu"),(pool_size=2),(32,kernel_size=3,padding="same",activation="selu"),(pool_size=2),(64,kernel_size=3,padding="same",activation="selu"),(pool_size=2)])这种特殊的架构基于AurélienGéron在他的书中用于FashionMNIST数据集的架构（参见底部的来源）。这里使用SELU***而不是ReLU，是因为他比较新，效果也好编码器**终输出64个特征图，每个特征图大小为3x3，这就是对数据的低维表示。下面就需要一个解码器将这些表示处理成原始大小的图像。这里使用转置卷积（可以将其视为与常规卷积相反的操作）。转置卷积会放大图像，增加其高度和宽度。重型亨士乐编码器服务至上
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