同時(shí)減少其深度或特征圖的數(shù)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])])剩下要做的就是將編碼器與解碼器連接起來，并將它們作為一個(gè)完整的自編碼器進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練。使用二元交叉熵?fù)p失對(duì)模型進(jìn)行了20個(gè)epoch的訓(xùn)練，代碼如下：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))損失函數(shù)選擇來說：二元交叉熵和RMSE都可以被用作損失函數(shù)，兩者的主要區(qū)別在于二元交叉熵對(duì)大誤差的懲罰更強(qiáng)，這可以將重建圖像的像素值推入平均幅度，但是這反過來又會(huì)使重建的圖像不那么生動(dòng)。因?yàn)檫@個(gè)數(shù)據(jù)集是灰度圖像，所以損失函數(shù)的選擇不會(huì)產(chǎn)生任何有意義的差異。下面看一下測(cè)試集中的一些圖像，以及自編碼器重建它們的效果如何。測(cè)試集的原始圖像（上）與它們的重建圖像（下）。看起來不錯(cuò)，但是一些細(xì)節(jié)模糊（這是自編碼器的缺陷，也是GAN的優(yōu)勢(shì)）。亨士樂編碼器低價(jià)的哪家。四川亨士樂編碼器作用

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常用于監(jiān)督環(huán)境。這意味著對(duì)于每個(gè)訓(xùn)練觀測(cè)值x_i，都將有一個(gè)標(biāo)簽或期望值y_i。在訓(xùn)練過程中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)和期望標(biāo)簽之間的關(guān)系。現(xiàn)在，假設(shè)只有未標(biāo)記的觀測(cè)數(shù)據(jù)，這意味著只有由i=1，...，M的M觀測(cè)數(shù)據(jù)組成的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集S_T。在這一數(shù)據(jù)集中，x_i∈R^n，n∈N。1986年，Rumelhart、Hinton和Williams***提出了自編碼器（Autoencoder），旨在學(xué)習(xí)以盡可能低的誤差重建輸入觀測(cè)值x_i。為什么要學(xué)習(xí)重建輸入觀測(cè)值？如果你很難想象這意味著什么，想象一下由圖片組成的數(shù)據(jù)集。自編碼器是一個(gè)讓輸出圖像盡可能類似輸入之一的算法。也許你會(huì)感到困惑，似乎沒有理由這樣做。為了更好地理解為什么自編碼器是有用的，我們需要一個(gè)更加翔實(shí)（雖然還沒有明確）的定義。圖1：自動(dòng)編碼器的一般架構(gòu)。為了更好地理解自編碼器，我們需要了解它的經(jīng)典架構(gòu)。如下圖1所示。自編碼器的主要組成部分有三個(gè)：編碼器、潛在特征表示和解碼器。圖1：自動(dòng)編碼器的一般架構(gòu)。一般來說，我們希望自編碼器能夠很好地重建輸入。同時(shí)，它還應(yīng)該創(chuàng)建一個(gè)有用且有意義的潛在表示(圖1中編碼器部分的輸出)。福建亨士樂編碼器按需定制亨士樂編碼器昆山哪家好？

    ES2402變頻器調(diào)試指導(dǎo)書1、1、編碼器連接（海德漢ECN13132、操作器操作說明面板操作說明鍵盤包括：導(dǎo)航鍵、一個(gè)模式鍵M三個(gè)控制鍵（含紅色復(fù)位鍵）四維導(dǎo)航鍵用于控制參數(shù)結(jié)構(gòu)并更改參數(shù)值。模式鍵用于切換各種顯示模式，如察看參數(shù)，編輯參數(shù)、狀態(tài)。若選用鍵盤模式，可用三個(gè)控制鍵控制變頻器。紅色停止鍵可以用于變頻器復(fù)位。如果你***次使用變頻器時(shí)（單獨(dú)變頻器時(shí)，當(dāng)變頻器已安裝柜內(nèi)且到現(xiàn)場(chǎng)后，請(qǐng)不要隨便按此操作），變頻器恢復(fù)出廠值方法：方法是=1233（歐洲標(biāo)準(zhǔn)），然后按紅色復(fù)位鍵改變控制模式方法：將=1253（歐洲標(biāo)準(zhǔn)），按紅色復(fù)位鍵，然后從OPENLF更改到SERVO按復(fù)位鍵（紅色顯示所有菜單方法：=L2，按M鍵，將=1000,按紅色復(fù)位鍵保存軟件版本查詢：改變模式并恢復(fù)出廠值（菜單15到20除外）：=1255,按紅色復(fù)位鍵3、自學(xué)習(xí)步驟一、自學(xué)習(xí)前準(zhǔn)備工作：1、使主機(jī)脫離負(fù)載。2、通過短接線路的方法，使變頻器輸出接觸器和抱閘打開，同步主機(jī)保證封星短接線已經(jīng)斷開，（如3、果滿足檢修條件，可以不用短接線路，直接按檢修上行或下行信號(hào)控制器會(huì)輸出變頻器輸出接觸器，方向及使能信號(hào)、抱閘信號(hào)）4、設(shè)定參數(shù)=SER（閉環(huán)伺服）控制模式。

    但整體重建精度似乎相當(dāng)不錯(cuò)。另一種可視化自編碼器所學(xué)內(nèi)容的方法是將一些測(cè)試圖像*傳遞給編碼器。這將產(chǎn)生它們的潛在表示，本例(3,3,64)。然后使用降維算法（例如t-SNE）將它們映射到二維并繪制散點(diǎn)圖，通過它們的標(biāo)簽（貓、狗或樹）為點(diǎn)著色，如下圖所示：可以清楚地看到，樹與其他圖像分離良好而貓和狗則有點(diǎn)混雜。注意底部的大藍(lán)**域，這些是帶有胡須的貓頭的圖像這些并沒有與狗混淆。但是在圖的的上半部分都是從動(dòng)物的側(cè)面，這使得區(qū)分貓和狗變得更加困難。這里一個(gè)非常值得關(guān)注的事情是，自編碼器在沒有給出標(biāo)簽的情況下了解了多少圖像類別！（上面說到的自監(jiān)督學(xué)習(xí)）要點(diǎn)：自編碼器可以在沒有標(biāo)簽的情況下學(xué)習(xí)很多關(guān)于圖像分類的知識(shí)。傳統(tǒng)的自編碼器模型似乎已經(jīng)學(xué)會(huì)了數(shù)據(jù)的有意義的潛在表示。下面讓我們回到本文的主題：它可以作為生成模型嗎？首先明確一下我們對(duì)生成模型的期望：希望能夠選擇潛在空間中的任何隨機(jī)點(diǎn)，將其通過解碼器獲得逼真的圖像。**重要的是，在潛在空間中選擇不同的隨機(jī)點(diǎn)應(yīng)該會(huì)產(chǎn)生不同的生成圖像，這些圖像應(yīng)該涵蓋模型看到的所有類型的數(shù)據(jù)：貓、狗和樹。從潛在空間采樣當(dāng)我們?cè)跐撛诳臻g中選擇一個(gè)隨機(jī)點(diǎn)時(shí)。亨士樂編碼器去哪買比較實(shí)惠。

    0分享至用微信掃碼二維碼分享至好友和朋友圈說到計(jì)算機(jī)生成的圖像肯定就會(huì)想到deepfake：將馬變成的斑馬或者生成一個(gè)不存在的貓。在圖像生成方面GAN似乎成為了主流，但是盡管這些模型在生成逼真的圖像方面取得了巨大成功，但他們的缺陷也是十分明顯的，而且并不是生成圖像的全部。自編碼器（autoencoder）作為生成的圖像的傳統(tǒng)模型還沒有過時(shí)并且還在發(fā)展，所以不要忘掉自編碼器！當(dāng)談到計(jì)算機(jī)視覺中的生成建模時(shí)，幾乎都會(huì)提到GAN。使用GAN的開發(fā)了很多許多驚人的應(yīng)用程序，并且可以在這些應(yīng)用程序中生成高保真圖像。但是GAN的缺點(diǎn)也十分明顯：1、訓(xùn)練不穩(wěn)定，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)梯度消失、模式崩潰問題（會(huì)生成相同的圖像），這使得我們需要做大量的額外工作來為數(shù)據(jù)找到合適的架構(gòu)。2、GAN很難反轉(zhuǎn)（不可逆），這意味著沒有簡(jiǎn)單的方法可以從生成的圖像反推到產(chǎn)生這個(gè)圖像的噪聲輸入。例如：如果使用可逆生成模型進(jìn)行生成的圖像的增強(qiáng)，可以直接獲得生成圖像的特定輸入，然后在正確的方向上稍微擾動(dòng)它這樣就可以獲得非常相似的圖像，但是GAN做到這一點(diǎn)很麻煩。3、GAN不提供密度估計(jì)。也就是說可以生成圖像但無法知道特定特征出現(xiàn)在其中的可能性有多大。亨士樂編碼器哪家口碑比較好。陜西亨士樂編碼器一體化

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