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来源: 发布时间:2022年04月20日

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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。省电亨士乐编码器亨士乐编码器哪家好?

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是制作比特流等信号和数据,转换为能够通信、传输、存储的信号形式的装置。 编码器将角位移或直线位移转换为电信号,前者称为码盘,后者称为线规。 根据读取方式的不同,编码器可以分为接触式和非接触式两种; 根据工作原理,编码器可以分为增量式和***值式两种。 增量编码器将位移转换为周期性电信号,将该电信号转换为计数脉冲,用脉冲个数表示位移的大小。 由于绝对编码器的各个位置对应于确定的数字代码,因此其显示值只与测量的开始位置和结束位置有关,与测量的中间过程无关苏州批发亨士乐编码器。使用亨士乐编码器作用

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