1+codings_log_var-(codings_log_var)-\(codings_mean),axis=-1)((latent_loss)/(28*28))vpile(loss="binary_crossentropy",optimizer=(learning_rate=),metrics=["accuracy"])latent_loss的公式就是KL-divergence公式，并且在这种特殊情况下得到简化：目标分布是标准正态分布并且两者都没有零协方差。另外就是需要将其缩放到输入图像的大小，以确保它与重建损失具有相似的比例并且不会占主导地位。既然不是主导地位，为什么我们要把这个KL部分加到损失中呢？1、它使潜在空间中的随机点采样变得简单。我们可以从标准法线中取样，并确保该空间对模型有意义。2、由于标准法线是圆形的并且围绕其平均值对称，因此潜在空间中存在间隙的风险较小，也就是说解码器产生无效的图像得概率会小。通过以上方式，VAE克服了传统自编码器在图像生成方面的所有三个缺点。现在训练一下看看效果。history=(X_train,X_train,epochs=100,batch_size=128,validation_data=(X_val,X_val),)原始图像和它们的重建图像。后者可能看更模糊，这是意料之中的，毕竟我们调整了损失函数：不*关注重建精度，还关注产生有意义的潜在空间。亨士乐编码器哪家口碑比较好。海南亨士乐编码器规格
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。亨士乐编码器一体化亨士乐编码器比较好的是哪家？
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但整体重建精度似乎相当不错。另一种可视化自编码器所学内容的方法是将一些测试图像*传递给编码器。这将产生它们的潜在表示，本例(3,3,64)。然后使用降维算法（例如t-SNE）将它们映射到二维并绘制散点图，通过它们的标签（猫、狗或树）为点着色，如下图所示：可以清楚地看到，树与其他图像分离良好而猫和狗则有点混杂。注意底部的大蓝**域，这些是带有胡须的猫头的图像这些并没有与狗混淆。但是在图的的上半部分都是从动物的侧面，这使得区分猫和狗变得更加困难。这里一个非常值得关注的事情是，自编码器在没有给出标签的情况下了解了多少图像类别！（上面说到的自监督学习）要点：自编码器可以在没有标签的情况下学习很多关于图像分类的知识。传统的自编码器模型似乎已经学会了数据的有意义的潜在表示。下面让我们回到本文的主题：它可以作为生成模型吗？首先明确一下我们对生成模型的期望：希望能够选择潜在空间中的任何随机点，将其通过解码器获得逼真的图像。**重要的是，在潜在空间中选择不同的随机点应该会产生不同的生成图像，这些图像应该涵盖模型看到的所有类型的数据：猫、狗和树。从潜在空间采样当我们在潜在空间中选择一个随机点时。江西亨士乐编码器有哪家。销售亨士乐编码器多少钱
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导致模型生成某些类别的频率比其他类别高得多。红色和绿色点云中向上突出的尖峰。在这个尖峰内部存在一些图像的潜在表示。但如果从那里向旁边移动，在尖刺旁边的正上方一个点取样呢？能得出真实的图像吗?潜在空间中的有意义区域在潜在空间的3D子空间中，图像嵌入通常是良好聚类的——可能除了点云顶部的红绿尖峰之外。但是随着我们添加更多的维度，嵌入式图像之间会出现更多的空白空间。这使得整个3x3x64的潜在空间充满了真空。当从其中随机采样一个点时，很可能会从任何特定图像中得到一个远离（在现在的维度上）的点。如果通过解码器传递这些随机选择的点，我们会得到什么？答案是得不到任何的形状。猫和狗之间的采样不应该产生一个耳朵和胡须松软的生物吗？传统自编码器学习的潜在空间不是连续的，所以该空间中的点之间的含义没有平滑的过渡。并且即使是一个小的扰动点也可能会致垃圾输出。要点：传统的自编码器学习的潜在空间不是连续的。使用传统自编码器作为生成模型存在三个问题:不知道如何从一个不规则的、无界的空间中采样，一些类可能在潜空间中被过度表示，学习空间是不连续的，这使得很难找到一个点将解码成一个良好的图像。所以这时候变分自编码器出现了。海南亨士乐编码器规格
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