這種混合模型使用GAN的鑒別器在典型的對(duì)抗訓(xùn)練中學(xué)到的知識(shí)來(lái)提高AE的生成能力。“Autoencodingbeyondpixelsusingalearnedsimilaritymetric”（arXiv：）在上圖中作者使用他們的模型從學(xué)習(xí)的表示中重建一組圖像，這是GAN無(wú)法做到的，因?yàn)镚AN缺乏上面說(shuō)過(guò)的的可逆性。從圖上看重建看起來(lái)很不錯(cuò)。雖然GAN很重要，但是自編碼器還在以某種方式在圖像生成中發(fā)揮作用（自編碼器可能還沒(méi)被完全的開發(fā)），熟悉它們肯定是件好事。在本文的下面部分，將介紹自編碼器的工作原理、有哪些不同類型的自編碼器以及如何使用它們。**后還將提供一些TensorFlow的代碼。自編碼器都是關(guān)于如何有效地表示數(shù)據(jù)的。他們的工作是找到一個(gè)高維輸入的低維表示，在不損失內(nèi)容的情況下重建原始輸入。從下圖所示的quickdraw數(shù)據(jù)集中獲取“斧頭”。圖像為28x28灰度，這意味著它由784個(gè)像素組成。自編碼器會(huì)找到從這個(gè)784維空間到2D空間的映射，這樣壓縮后的ax圖像將*由兩個(gè)數(shù)字描述：地圖上的X和Y坐標(biāo)。接下來(lái)，*知道X-Y坐標(biāo)，自編碼器將嘗試*從這兩個(gè)值重建原始的784個(gè)像素。自編碼器學(xué)習(xí)其輸入的低維度表示。重建肯定不會(huì)是完美的，因?yàn)樵趬嚎s過(guò)程中不可避免地會(huì)丟失一些信息。去哪選購(gòu)亨士樂(lè)編碼器。本地亨士樂(lè)編碼器技術(shù)參數(shù)

    起火7萬(wàn)人→117萬(wàn)人，我國(guó)研究生招生數(shù)23年激增15倍年薪40萬(wàn)，我也不想去養(yǎng)豬了第二輪“雙前列”出爐，清北之外的“一視同仁”俄烏***波及到俄羅斯的學(xué)生和學(xué)校，留學(xué)生何其無(wú)辜旅游國(guó)內(nèi)游境外游攻略家航拍贛鄱|撂荒地里“長(zhǎng)”出新希望藏了1年的賞花地圖，有著刷爆朋友圈的絕美花色**倒春寒，留給旅游業(yè)的時(shí)間又不多了？春游帶火“花經(jīng)濟(jì)”在中國(guó)**東端的小島上做個(gè)“島主”異鄉(xiāng)人的潿洲島日本近兩年中有30家滑雪場(chǎng)停業(yè)或關(guān)閉助推紅色旅游助力民生改善飽和度拉滿！廣州黃花風(fēng)鈴木迎來(lái)花期美食走街串巷烹飪沖調(diào)吃吃喝喝羨慕四川人，有那么多嫩尖尖小米米吃！春天吃它**清甜！我這一餐10元搞定！鮮到藏不住！核輻射氣泡水換湯不換藥？農(nóng)夫山泉有點(diǎn)扯這屆年輕人吃飯的標(biāo)準(zhǔn)：料理包加熱無(wú)糖可樂(lè)沒(méi)有靈魂？我們找到科學(xué)依據(jù)了！江蘇，到底還藏了多少不為人知的驚喜啊瑞幸的“門徒”看吐了！央視曝光“黑心”酸菜，肯德基辟謠當(dāng)奶茶卷到國(guó)外：珍珠泡沫與**傳聞健康生命科學(xué)搜狐名醫(yī)搜狐醫(yī)藥搜狐健康課·**課預(yù)告|肺結(jié)節(jié)的隨訪及診治原則如何區(qū)分感冒和過(guò)敏？|搜狐健康課·精編搜狐醫(yī)藥|抗原檢測(cè)準(zhǔn)確性低于核酸檢測(cè)！使用亨士樂(lè)編碼器配件亨士樂(lè)編碼器比較好的是哪家。

時(shí)，ReLU是個(gè)很好的選擇。如果輸入x_i可以假設(shè)負(fù)值，那么ReLU當(dāng)然是一個(gè)糟糕的選擇，而且恒等函數(shù)是一個(gè)更好的選擇。Sigmoid函數(shù)σ可以假定所有值的范圍在]0,1[。作為余數(shù)，它的公式是只有當(dāng)輸入的觀測(cè)值x_i都在]0,1[范圍內(nèi)，或者將它們歸一化到這個(gè)范圍內(nèi)，才能使用這個(gè)***函數(shù)。在這種情況下，對(duì)于輸出層的***函數(shù)來(lái)說(shuō)，Sigmoid函數(shù)是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。損失函數(shù)與任何神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型一樣，這里需要一個(gè)損失函數(shù)來(lái)**小化。這個(gè)損失函數(shù)應(yīng)該測(cè)量輸入x_i和輸出xi之間的差異有多大：其中，F(xiàn)FA、g和f是由全連接層獲得的函數(shù)。自編碼器***使用兩種損失函數(shù)：均方差和二進(jìn)制交叉熵。它們只有在滿足特定需求時(shí)才能使用。由于自編碼器試圖解決回歸問(wèn)題，**常用的損失函數(shù)是均方差（MSE）：如果FFA輸出層的***函數(shù)是一個(gè)sigmoid函數(shù)，即將神經(jīng)元輸出限制在0到1之間，并且輸入特征被標(biāo)準(zhǔn)化為0到1之間，我們以使用LCE表示的二元交叉熵作為損失函數(shù)。重構(gòu)誤差重構(gòu)誤差(RE)是一個(gè)度量，它指示了自編碼器能夠重建輸入觀測(cè)值x_i的好壞。**典型的RE應(yīng)用是MSE這很容易計(jì)算出來(lái)。在使用自編碼器進(jìn)行異常檢測(cè)時(shí)，常常用到RE。對(duì)于重建誤差有一個(gè)簡(jiǎn)單的直觀解釋。當(dāng)RE值較大時(shí)

    我們會(huì)得到什么？減法必須發(fā)生在潛在空間中。cat_1=var_encoder(X_train[19015,:,:].reshape(1,28,28))[0].numpy()cat_2=var_encoder(X_train[7685,:,:].reshape(1,28,28))[0].numpy()result=var_decoder(cat_1-cat_2)結(jié)果類似于胡須？還真有點(diǎn)像本文中已經(jīng)介紹了自編碼器如何學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的低維表示，以及這些潛在表示對(duì)于新圖像的生成是如何不完美的，至少在傳統(tǒng)自編碼器的情況下：它們學(xué)習(xí)的空間難以采樣且不連續(xù)。還介紹了變分自編碼器如何通過(guò)向編碼器引入隨機(jī)性并增強(qiáng)損失函數(shù)來(lái)強(qiáng)制學(xué)習(xí)連續(xù)且有意義的潛在空間來(lái)緩解這些問(wèn)題，從而允許在圖像之間進(jìn)行算術(shù)和變形。上面討論的示例是在具有現(xiàn)成架構(gòu)的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的。想象一下實(shí)際應(yīng)用得時(shí)候變分自編碼器有多么強(qiáng)大！引用：·GeronA.,2019,2ndedition,Hands-OnMachineLearningwithScikit-LearnandTensorFlow:Concepts,Tools,andTechniquestoBuildIntelligentSystems,O’Reilly·FosterD.,2019,’Reilly/post/bc1df57b1f1a499c996e92875ec48923本文作者：Micha?Oleszak特別聲明：以上內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))為自媒體平臺(tái)“網(wǎng)易號(hào)”用戶上傳并發(fā)布，本平臺(tái)*提供信息存儲(chǔ)服務(wù)。Notice:Thecontentabove。蘇州亨士樂(lè)編碼器保修嗎?

    實(shí)際上可以重用上面的編碼器代碼。只需展平它的輸出并將兩個(gè)向量附加到它上面。vanilla_encoder=(encoder)encoder_inputs=(shape=[28,28])z=vanilla_encoder(encoder_inputs)z=()(z)codings_mean=(576)(z)codings_log_var=(576)(z)codings=Sampling()([codings_mean,codings_log_var])var_encoder=(inputs=[encoder_inputs],outputs=[codings_mean,codings_log_var,codings])這里只有兩件事需要詳細(xì)說(shuō)明：1、正如可能從變量名稱中猜到的那樣，使用方差的對(duì)數(shù)來(lái)描述正態(tài)分布，而不是按原樣描述方差。這是因?yàn)榉讲钚枰獮檎鴮?duì)數(shù)方差可以是任何值。2、編碼器使用自定義采樣層，該層根據(jù)均值和對(duì)數(shù)變量從多元法線中采樣一個(gè)點(diǎn)。下面就是代碼：classSampling():defcall(self,inputs):mean,log_var=inputsepsilon=(ape(log_var))returnmean+(log_var/2)*epsilon為什么變分編碼器可以工作與傳統(tǒng)編碼器相比，VAE不將輸入映射到一個(gè)確定性點(diǎn)，而將其映射到某個(gè)空間中的一個(gè)隨機(jī)點(diǎn)。為什么這個(gè)更好呢?對(duì)于一個(gè)相同的圖像，每次都會(huì)在潛在空間中得到一個(gè)稍微不同的點(diǎn)（盡管它們都在均值附近）。這使得VAE了解該鄰域中的所有點(diǎn)在解碼時(shí)都應(yīng)該產(chǎn)生類似的輸出。亨士樂(lè)編碼器質(zhì)量怎么樣？制造亨士樂(lè)編碼器成本價(jià)

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    Hengslter（亨士樂(lè)）總部位于德國(guó)西南部的Aldingen，靠近BlackForest-該地區(qū)是德國(guó)工業(yè)先驅(qū)和投資者的聚集地，Hengstler的創(chuàng)建者JohannesHengstler，他于1846年所開設(shè)的工廠，成為現(xiàn)在Hengstler的中心所在地。Hengstler（亨士樂(lè)）工廠*初從事鐘表彈簧的制造；現(xiàn)在Hengslter從事從微型計(jì)數(shù)器到***值型空心軸編碼器等產(chǎn)品的制造，產(chǎn)品應(yīng)用于工廠自動(dòng)化、電梯、重載工業(yè)、風(fēng)電、石油天然氣等行業(yè)Hengstler產(chǎn)品：編碼器、繼電器、計(jì)數(shù)器、工業(yè)打印機(jī)、切刀。其中編碼器品牌包括：Dynapar（丹納帕），Northstar（北極星），Harowe.現(xiàn)本公司優(yōu)勢(shì)經(jīng)銷Hengslter（亨士樂(lè)）產(chǎn)品、價(jià)格從優(yōu)，部分進(jìn)口產(chǎn)品清單如下,歡迎廣大客戶朋友來(lái)電來(lái)函咨詢：（鐘工68453130:傳真號(hào):）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。本地亨士樂(lè)編碼器技術(shù)參數(shù)

昆山精越自動(dòng)化科技有限公司發(fā)展規(guī)模團(tuán)隊(duì)不斷壯大，現(xiàn)有一支專業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)，各種專業(yè)設(shè)備齊全。專業(yè)的團(tuán)隊(duì)大多數(shù)員工都有多年工作經(jīng)驗(yàn)，熟悉行業(yè)專業(yè)知識(shí)技能，致力于發(fā)展elmo,雷尼紹,TQ,亨士樂(lè),哈默納科,ISMC,科伺伺服的品牌。公司以用心服務(wù)為重點(diǎn)價(jià)值，希望通過(guò)我們的專業(yè)水平和不懈努力，將昆山精越自動(dòng)化科技有限公司于2019年03月14日成立。法定代表人孫慶玲，公司經(jīng)營(yíng)范圍包括：自動(dòng)化科技、智能搬運(yùn)設(shè)備、機(jī)器人領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)開發(fā)、技術(shù)服務(wù)、技術(shù)轉(zhuǎn)讓、技術(shù)咨詢；計(jì)算機(jī)軟硬件設(shè)計(jì)及銷售；電子工業(yè)測(cè)試設(shè)備、檢測(cè)設(shè)備、光電產(chǎn)品、五金機(jī)電、機(jī)械設(shè)備及零部件、刀具、模具、電子產(chǎn)品及零部件、塑膠原料、管材、勞保用品、石材、辦公用品的銷售；機(jī)械設(shè)備的上門維修、上門保養(yǎng)；貨物及技術(shù)的進(jìn)出口業(yè)務(wù)等。等業(yè)務(wù)進(jìn)行到底。昆山精越自動(dòng)化科技有限公司主營(yíng)業(yè)務(wù)涵蓋編碼器，驅(qū)動(dòng)器，無(wú)框電機(jī)，制動(dòng)器，堅(jiān)持“質(zhì)量保證、良好服務(wù)、顧客滿意”的質(zhì)量方針，贏得廣大客戶的支持和信賴。