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这确保了潜在空间是连续的！要点：编码器中的随机化迫使潜在空间是连续的。变分解码器VAE的解码器不需要太多更改，直接可以重用以前的代码。vanilla_decoder=(decoder)decoder_inputs=(shape=[576])x=([3,3,64])(decoder_inputs)decoder_outputs=vanilla_decoder(x)var_decoder=(inputs=[decoder_inputs],outputs=[decoder_outputs])***的区别是现在编码器的输出或潜在空间是一维向量而不是3D张量。所以只需添加一个重塑层就可以了。现在可以将变分编码器和解码器组合到VAE模型中。_,_,codings=var_encoder(encoder_inputs)reconstructions=var_decoder(codings)vae=(inputs=[encoder_inputs],outputs=[reconstructions])在传统自编码器中，使用了二元交叉熵损失，并提到均方根误差可能是一种替代方法。在VAE中损失函数是需要扩展得，因为交叉熵或RMSE损失是一种重建损失——它会惩罚模型以产生与原始输入不同的重建。在VAE中在损失函数中增加了KL散度，惩罚模型学习与标准正态有很大不同的多元正态分布。KL散度是衡量两个分布差异程度的指标，在此可以衡量标准正态分布与模型学习的分布之间的差异。也就是说：如果均值不为零且方差不为1，则会产生损失。latent_loss=*\。上海亨士乐编码器诚信服务亨士乐编码器去哪买？
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）。
”)RI58-D/…03-0309:4300亨士乐编码器RI41-EO/空心轴:6-10mm电源电压：DC5V±10%或DC10~30V轴端防护等级：IP40或IP65工作温度：≤1000PPR:-10°C~+70°C;>1000PPR:-20°C~+85°C我们的编码器在很多机…03-0209:4300亨士乐品牌编码器RI58-O/玻璃瓶，易拉罐，纸盒包装机生产企业在市场的压力下不得不增加机型的功能并且放弃昂贵的包装材料亨士乐编码器拥有完整的产品线，我们的标准或定制化的编码器产品可以帮助机器操作者实时监控输送带速度或是定长切割，生产工艺…02-2813:1700亨士乐编码器AC58/：与旋转编码器和其他传感器配合使用，电子计数器可以记录机器状态，当达到预先定义的值或时间间隔后，可以通过继电器和其它输出来触发信号或动作。Hengstler提供多种气动计数器和定时器装置，它可以控制气动脉冲信…02-2509:2800亨士乐编码器RA58-S/Hengstler（亨士乐）在欧洲、美洲和亚洲的40多个国家拥有为数众多的分支机构和办事处，其在中国的分支机构也负责丹纳赫工业控制集团的在华业务。亨士乐编码器拥有完整的产品线，我们的标准或定制化的编码器产品可…02-2413:1100亨士乐编码器RI41-EO/空载电流：40mA（DC5V），100mA（DC5-30V）亨士乐编码器拥有完整的产品线。亨士乐编码器有没有合适的厂家。
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但是我们的目标是希望它足以识别原始图像。在我们示例中的”地图“是有效表示数据的潜在空间。虽然我们使用2D进行说明，但实际上潜在空间通常会更大，但仍比输入图像小得多。自编码器的工作是创建一个低维表示让它重建原始输入。这确保了这个潜在空间压缩了**相关的输入特征，并且没有噪声和对重建输入不重要的特征。要点：自编码器的潜在空间压缩了现在相关的输入特征，并且没有噪声和冗余特征。这个特点使得它在许多方面都具有吸引力。可以使用自编码器进行降维或特征提取（可以构建一个在数学上等同于主成分分析或PCA的自编码器，我们以前有个相应的文章，有兴趣的可以搜索参考）。所以可以在任何数据管道中用自编码器学习的低维度表示替换高维度数据。自编码器还有许多其他应用。它们可用于对图像进行去噪：只需输入一张有噪声的图像，自编码器会重建原始的无噪声图像。它们还可用于自监督预训练，其中模型从大量未标记数据中学习图像特征，然后针对一小部分标记数据上的某些监督任务进行微调。**后自编码器可以用作生成模型，这将是本文的重点。要点：自编码器可用于降维、特征提取、图像去噪、自监督学习和生成模型。这里使用Google游戏“Quick,Draw!重庆亨士乐编码器常见问题
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