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    但整體重建精度似乎相當不錯。另一種可視化自編碼器所學內容的方法是將一些測試圖像*傳遞給編碼器。這將產生它們的潛在表示，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圖，通過它們的標簽（貓、狗或樹）為點著色，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混雜。注意底部的大藍**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物的側面，這使得區分貓和狗變得更加困難。這里一個非常值得關注的事情是，自編碼器在沒有給出標簽的情況下了解了多少圖像類別！（上面說到的自監督學習）要點：自編碼器可以在沒有標簽的情況下學習很多關于圖像分類的知識。傳統的自編碼器模型似乎已經學會了數據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生成模型的期望：希望能夠選擇潛在空間中的任何隨機點，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點應該會產生不同的生成圖像，這些圖像應該涵蓋模型看到的所有類型的數據：貓、狗和樹。從潛在空間采樣當我們在潛在空間中選擇一個隨機點時。質量亨士樂編碼器價位亨士樂編碼器批發價。

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    例如：如果對于異常檢測來說密度估計是至關重要的，如果有生成模型可以告訴我們一只可能的貓與一只不太可能的貓的樣子，我們就可以將這些密度估計傳遞給下游的異常檢測任務，但是GAN是無法提供這樣的估計的。自編碼器(AE)是一種替代方案。它們相對快速且易于訓練、可逆且具有概率性。AE生成的圖像的保真度可能還沒有GAN的那么好，但這不是不使用他們的理由！有人說：一旦GAN出現，自編碼器就已經過時了。這在某種程度上是正確的，但時代在進步GAN的出現讓自編碼器的發展有了更多的動力。在仔細地研究后人們已經意識到GAN的缺點并接受它們并不總是**適合的模型。，所以目前對自編碼器繼續進行更加深入的研究。例如，一種被稱為矢量量化變分自編碼器(VectorQuantizedVariationalAutoEncoder/VQ-VAE)的自回歸AE聲稱可以生成與GAN的質量相匹配的圖像，同時不會有GAN的已知缺點，例如模式崩潰和缺乏多樣性等問題。使用VQ-VAE-2生成多樣化的高保真圖像”（鏈接：arXiv：）在論文中，作者通過生成漁民圖像將他們的AE模型與DeepMind的BigGAN進行了比較。可以看到AE生成的圖像之間還是有多少變化的。另外，在自編碼器領域另一個令人興奮的研究的例子是VAE/GAN。亨士樂編碼器哪家使用的久。

    常見編碼器品牌編碼器（歐美**）：海德漢Heidenhain（德國），編碼器**倍加福P+F（德國），各類常用編碼器，占有一定中國市場。霍勒Hohner(德國，西班牙，編碼器第二大生產廠商。RESATRON（德國），脈沖可達100000PPR，多圈至29BIT。亨士樂Hengstler(德國)，鋼鐵行業，化工行業等。霍普納Hubner-berlin（德國，中**級應用，價格較高。霍普納Hubner-giessen(德國)，重工行業，適用惡劣環境。施克STEGMANN（德國），主要用于機床、電機回饋系統等方面。梅爾MEYER（德國），主要應用：造紙機械。庫柏KUBLER（德國），品種齊全，應用***。希科SIKO(德國)，磁性設計，耐潮濕，耐油污。帝爾T+R(德國)。LENORD+LINDE（德國）。蘭寶LENORD+BAUER（德國）。FRABA（德國）。ELTRA（德國）。圖爾克TURCK（德國）。萊卡LIKA（意大利），獲得ESA認證，適用航空、煙機等。艾西斯ELCIS（意大利）。SCANCON(丹麥)，微型高精度編碼器及防爆編碼器。堡盟Baumer(瑞士)，高精度，高安全性，所占空間少。萊納林德LEINELINDE（瑞典）。丹納赫Danaher(美國)，供應ACURO系列編碼器。艾迪克BEIIDEACOD（法國）。日韓品牌（中低端）：歐姆龍OMRON（日本）以小型編碼器居多，價格低廉。內密控NEMICON。亨士樂編碼器比較好的是哪家。使用亨士樂編碼器以客為尊

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