”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。亨士乐编码器哪家实力强。微型亨士乐编码器配件
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。广西亨士乐编码器哪家强昆山亨士乐编码器有没有推荐的。
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。
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)。去哪选购亨士乐编码器。
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昆山精越自动化科技有限公司是一家昆山精越自动化科技有限公司于2019年03月14日成立。法定代表人孙庆玲，公司经营范围包括：自动化科技、智能搬运设备、机器人领域内的技术开发、技术服务、技术转让、技术咨询；计算机软硬件设计及销售；电子工业测试设备、检测设备、光电产品、五金机电、机械设备及零部件、刀具、模具、电子产品及零部件、塑胶原料、管材、劳保用品、石材、办公用品的销售；机械设备的上门维修、上门保养；货物及技术的进出口业务等。的公司，是一家集研发、设计、生产和销售为一体的专业化公司。昆山精越拥有一支经验丰富、技术创新的专业研发团队，以高度的专注和执着为客户提供编码器，驱动器，无框电机，制动器。昆山精越致力于把技术上的创新展现成对用户产品上的贴心，为用户带来良好体验。昆山精越创始人孙庆玲，始终关注客户，创新科技，竭诚为客户提供良好的服务。