因?yàn)檫@包含著原圖片的信息，然后我們隱含向量解碼得到與原圖片對(duì)應(yīng)的照片。但是這樣我們其實(shí)并不能任意生成圖片，因?yàn)槲覀儧]有辦法自己去構(gòu)造隱藏向量，我們需要通過一張圖片輸入編碼我們才知道得到的隱含向量是什么，這時(shí)我們就可以通過變分自動(dòng)編碼器來解決這個(gè)問題。其實(shí)原理特別簡單，只需要在編碼過程給它增加一些限制，迫使其生成的隱含向量能夠粗略的遵循一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，這就是其與一般的自動(dòng)編碼器**大的不同。這樣我們生成一張新圖片就很簡單了，我們只需要給它一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的隨機(jī)隱含向量，這樣通過解碼器就能夠生成我們想要的圖片，而不需要給它一張?jiān)紙D片先編碼。在實(shí)際情況中，我們需要在模型的準(zhǔn)確率上與隱含向量服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布之間做一個(gè)權(quán)衡，所謂模型的準(zhǔn)確率就是指解碼器生成的圖片與原圖片的相似程度。我們可以讓網(wǎng)絡(luò)自己來做這個(gè)決定，非常簡單，我們只需要將這兩者都做一個(gè)loss，然后在將他們求和作為總的loss，這樣網(wǎng)絡(luò)就能夠自己選擇如何才能夠使得這個(gè)總的loss下降。另外我們要衡量兩種分布的相似程度，如何看過之前一片GAN的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，你就知道會(huì)有一個(gè)東西叫KLdivergence來衡量兩種分布的相似程度。雷尼紹編碼器有沒有比較實(shí)在的。河北雷尼紹編碼器定做價(jià)格

    SICK編碼器的參數(shù)應(yīng)怎樣操作才會(huì)正常運(yùn)行閱讀：1540發(fā)布時(shí)間：2018/12/28SICK編碼器的參數(shù)應(yīng)怎樣操作才會(huì)正常運(yùn)行SICK編碼器一電刷接觸導(dǎo)電區(qū)或絕緣區(qū)來表示代碼的狀態(tài)是“1”還是“0”；非接觸式的接受敏感元件是光敏元件或磁敏元件，采用光敏元件時(shí)以透光區(qū)和不透光區(qū)來表示代碼的狀態(tài)是“1”還是“0”。按照工作原理SICK編碼器可分為增量式和式兩類。SICK編碼器是將位移轉(zhuǎn)換成周期性的電信號(hào)，再把這個(gè)電信號(hào)轉(zhuǎn)變成計(jì)數(shù)脈沖，用脈沖的個(gè)數(shù)表示位移的大小。式編碼器的每一個(gè)位置對(duì)應(yīng)一個(gè)確定的數(shù)字碼，因此它的示值只與測量的起始和終止位置有關(guān)，而與測量的中間過程無關(guān)。SICK編碼器以轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)輸出脈沖，通過計(jì)數(shù)設(shè)備來知道其位置，當(dāng)編碼器不動(dòng)或停電時(shí)，依靠計(jì)數(shù)設(shè)備的內(nèi)部記憶來記住位置。這樣，當(dāng)停電后，編碼器不能有任何的移動(dòng)，當(dāng)來電工作時(shí)，編碼器輸出脈沖過程中，也不能有干擾而丟失脈沖，不然，計(jì)數(shù)設(shè)備記憶的零點(diǎn)就會(huì)偏移，而且這種偏移的量是無從知道的，只有錯(cuò)誤的結(jié)果出現(xiàn)后才能知道。解決的方法是增加參考點(diǎn)，編碼器每經(jīng)過參考點(diǎn)，將參考位置修正進(jìn)計(jì)數(shù)設(shè)備的記憶位置。在參考點(diǎn)以前，是不能保證位置的準(zhǔn)確性的。為此，在工控中就有每次操作先找參考點(diǎn)。河北雷尼紹編碼器定做價(jià)格雷尼紹編碼器蘇州有好的嗎？

    **后自編碼器可以用作生成模型，這將是本文的重點(diǎn)。要點(diǎn)：自編碼器可用于降維、特征提取、圖像去噪、自監(jiān)督學(xué)習(xí)和生成模型。傳統(tǒng)的自編碼器AE這里使用Google游戲“Quick,Draw!”的玩家制作的手繪形狀的quickdraw數(shù)據(jù)集構(gòu)建一個(gè)簡單的自編碼器。為了方便演示，我們將只使用三類圖像：狗、貓和樹。這是圖像的示例。如何構(gòu)建一個(gè)自編碼器呢？它需要由兩部分組成：編碼器，它接收輸入圖像并將其壓縮為低維表示，以及解碼器，它做相反的事情：從潛在表示產(chǎn)生原始大小的圖像.讓我們從編碼器開始。因?yàn)槭翘幚韴D像所以在網(wǎng)絡(luò)中使用卷積層。該模型將輸入圖像依次通過卷積層和**大池化層，以將它們壓縮成低維表示。encoder=([([28,28,1],input_shape=[28,28]),(16,kernel_size=3,padding="same",activation="selu"),(pool_size=2),(32,kernel_size=3,padding="same",activation="selu"),(pool_size=2),(64,kernel_size=3,padding="same",activation="selu"),(pool_size=2)])這種特殊的架構(gòu)基于AurélienGéron在他的書中用于FashionMNIST數(shù)據(jù)集的架構(gòu)（參見底部的來源）。這里使用SELU***而不是ReLU，是因?yàn)樗容^新，效果也好編碼器**終輸出64個(gè)特征圖，每個(gè)特征圖大小為3x3。

    )#KLdivergencereturnBCE+KLD另外變分編碼器除了可以讓我們隨機(jī)生成隱含變量，還能夠提高網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。**后是VAE的代碼實(shí)現(xiàn)：classVAE():def__init__(self):super(VAE,self).__init__()=(784,400)=(400,20)=(400,20)=(20,400)=(400,784)defencode(self,x):h1=((x))return(h1),(h1)defreparametrize(self,mu,logvar):std=().exp_()if():eps=(()).normal_()else:eps=(()).normal_()eps=Variable(eps)return(std).add_(mu)defdecode(self,z):h3=((z))return((h3))defforward(self,x):mu,logvar=(x)z=(mu,logvar)return(z),mu,logvarVAE的結(jié)果比普通的自動(dòng)編碼器要好很多，下面是結(jié)果：VAE的缺點(diǎn)也很明顯，他是直接計(jì)算生成圖片和原始圖片的均方誤差而不是像GAN那樣去對(duì)抗來學(xué)習(xí)，這就使得生成的圖片會(huì)有點(diǎn)模糊。現(xiàn)在已經(jīng)有一些工作是將VAE和GAN結(jié)合起來，使用VAE的結(jié)構(gòu)，但是使用對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行訓(xùn)練，具體可以參考一下這篇論文：/pdf/文中相關(guān)代碼鏈接：/RK5gxpM英文參考：/RtoJRAa延伸閱讀：研習(xí)社***福利ID：OKweiwu關(guān)注AI研習(xí)社后，回復(fù)【1】獲取【千G神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/AI/大數(shù)據(jù)、教程、論文！】百度云盤地址！返回搜狐。雷尼紹編碼器有沒有推薦的。

    ***個(gè)問題就出現(xiàn)了：在這種情況下，“隨機(jī)”是什么意思？它應(yīng)該來自正態(tài)分布還是均勻分布？分布應(yīng)該如何參數(shù)化？下圖顯示了對(duì)測試數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行編碼后潛在空間值的概率密度。除此以外，我還計(jì)算了一些匯總統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)：**小潛在空間值為，**大值為。對(duì)于隨機(jī)點(diǎn)采樣，讓潛在空間以零為中心對(duì)稱中心化會(huì)容易得多，或者說至少以某種方式是有界的，需要一個(gè)**大值和**小值。要點(diǎn)：潛在空間值形成不規(guī)則的、無界的分布，會(huì)使隨機(jī)點(diǎn)采樣變得困難。圖像多樣性另一個(gè)問題涉及潛在空間中各個(gè)類別的**區(qū)域，這會(huì)影響生成圖像的多樣性。模型的潛在空間是3x3x64，它是576維的無法可視化。為了便于解釋可以嘗試對(duì)一個(gè)維度進(jìn)行3D切片，其形狀為3x1x1。只考慮此切片時(shí)，每個(gè)圖像在潛在空間中由3D矢量表示可以將其可視化為散點(diǎn)圖。這是測試數(shù)據(jù)樣本的圖：藍(lán)色點(diǎn)云分布在比紅色和綠色云小得多的體積上。這意味著如果要從這個(gè)空間中隨機(jī)抽取一個(gè)點(diǎn)，**終得到貓或狗的可能性要比得到樹的可能性大得多。在極端情況下，考慮到潛在空間的所有576個(gè)維度，可能永遠(yuǎn)不會(huì)對(duì)樹進(jìn)行采樣，這違背了對(duì)生成模型能夠覆蓋它所看到的數(shù)據(jù)的整個(gè)空間的要求。要點(diǎn)：不同圖像類別的潛在表示可能在大小上有所不同。雷尼紹編碼器有沒有比較合適的。貴州雷尼紹編碼器價(jià)位

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