變分自編碼器（Variationalautoencoder）或稱VAE，通過引入隨機性和約束潛在空間以便更容易從中采樣來解決上面討論的問題。要點：變分自編碼器將隨機性引入模型并限制潛在空間。要將傳統自編碼器轉換為變分自編碼器，只需要調整編碼器部分和損失函數。讓我們從***步開始。變分編碼器變分編碼器不是將輸入圖像映射到潛在空間中的一個點，而是將其映射到一個分布中，準確地說是多元正態分布（multivariatenormaldistribution）。多元正態分布是將單變量正態分布擴展到更多維度。就像單變量正態分布由兩個參數描述：均值和方差，多元正態分布由兩個參數向量描述，每個參數的長度等于維數。例如，2D法線將有一個包含兩個均值的向量和一個包含兩個方差的向量。如果分布的許多維度是相關的，則會出現額外的協方差參數，但在VAE中，假設所有維度都是**的，這樣所有協方差為零。為了將輸入圖像編碼為潛在空間中的低維度表示，將從多元正態分布中對其進行采樣，其參數（均值和方差）將由編碼器學習。這樣潛在空間將用兩個向量來描述：均值向量和方差向量。本文的例子中將這兩個向量都設為576維，以匹配之前構建的編碼器，后者編碼為3x3x64=576維空間。亨士樂編碼器進口的。海南亨士樂編碼器價格多少

    實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說明：1、正如可能從變量名稱中猜到的那樣，使用方差的對數來描述正態分布，而不是按原樣描述方差。這是因為方差需要為正，而對數方差可以是任何值。2、編碼器使用自定義采樣層，該層根據均值和對數變量從多元法線中采樣一個點。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編碼器相比，VAE不將輸入映射到一個確定性點，而將其映射到某個空間中的一個隨機點。為什么這個更好呢?對于一個相同的圖像，每次都會在潛在空間中得到一個稍微不同的點（盡管它們都在均值附近）。這使得VAE了解該鄰域中的所有點在解碼時都應該產生類似的輸出。進口亨士樂編碼器技術參數亨士樂編碼器怎么去使用。 亨士樂編碼器

    ***個問題就出現了：在這種情況下，“隨機”是什么意思？它應該來自正態分布還是均勻分布？分布應該如何參數化？下圖顯示了對測試數據樣本進行編碼后潛在空間值的概率密度。除此以外，我還計算了一些匯總統計數據：**小潛在空間值為，**大值為。對于隨機點采樣，讓潛在空間以零為中心對稱中心化會容易得多，或者說至少以某種方式是有界的，需要一個**大值和**小值。要點：潛在空間值形成不規則的、無界的分布，會使隨機點采樣變得困難。圖像多樣性另一個問題涉及潛在空間中各個類別的**區域，這會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一個維度進行3D切片，其形狀為3x1x1。只考慮此切片時，每個圖像在潛在空間中由3D矢量表示可以將其可視化為散點圖。這是測試數據樣本的圖：藍色點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空間中隨機抽取一個點，**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個維度，可能永遠不會對樹進行采樣，這違背了對生成模型能夠覆蓋它所看到的數據的整個空間的要求。要點：不同圖像類別的潛在表示可能在大小上有所不同。

    但是我們的目標是希望它足以識別原始圖像。在我們示例中的”地圖“是有效表示數據的潛在空間。雖然我們使用2D進行說明，但實際上潛在空間通常會更大，但仍比輸入圖像小得多。自編碼器的工作是創建一個低維表示讓它重建原始輸入。這確保了這個潛在空間壓縮了**相關的輸入特征，并且沒有噪聲和對重建輸入不重要的特征。要點：自編碼器的潛在空間壓縮了現在相關的輸入特征，并且沒有噪聲和冗余特征。這個特點使得它在許多方面都具有吸引力。可以使用自編碼器進行降維或特征提取（可以構建一個在數學上等同于主成分分析或PCA的自編碼器，我們以前有個相應的文章，有興趣的可以搜索參考）。所以可以在任何數據管道中用自編碼器學習的低維度表示替換高維度數據。自編碼器還有許多其他應用。它們可用于對圖像進行去噪：只需輸入一張有噪聲的圖像，自編碼器會重建原始的無噪聲圖像。它們還可用于自監督預訓練，其中模型從大量未標記數據中學習圖像特征，然后針對一小部分標記數據上的某些監督任務進行微調。**后自編碼器可以用作生成模型，這將是本文的重點。要點：自編碼器可用于降維、特征提取、圖像去噪、自監督學習和生成模型。這里使用Google游戲“Quick,Draw!昆山亨士樂編碼器哪家強？

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神經網絡通常用于監督環境。這意味著對于每個訓練觀測值x_i，都將有一個標簽或期望值y_i。在訓練過程中，神經網絡模型將學習輸入數據和期望標簽之間的關系。現在，假設只有未標記的觀測數據，這意味著只有由i=1，...，M的M觀測數據組成的訓練數據集S_T。在這一數據集中，x_i∈R^n，n∈N。1986年，Rumelhart、Hinton和Williams***提出了自編碼器（Autoencoder），旨在學習以盡可能低的誤差重建輸入觀測值x_i。為什么要學習重建輸入觀測值？如果你很難想象這意味著什么，想象一下由圖片組成的數據集。自編碼器是一個讓輸出圖像盡可能類似輸入之一的算法。也許你會感到困惑，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，我們需要一個更加翔實（雖然還沒有明確）的定義。圖1：自動編碼器的一般架構。為了更好地理解自編碼器，我們需要了解它的經典架構。如下圖1所示。自編碼器的主要組成部分有三個：編碼器、潛在特征表示和解碼器。圖1：自動編碼器的一般架構。一般來說，我們希望自編碼器能夠很好地重建輸入。同時，它還應該創建一個有用且有意義的潛在表示(圖1中編碼器部分的輸出)。海南亨士樂編碼器價格多少

昆山精越自動化科技有限公司擁有昆山精越自動化科技有限公司于2019年03月14日成立。法定代表人孫慶玲，公司經營范圍包括：自動化科技、智能搬運設備、機器人領域內的技術開發、技術服務、技術轉讓、技術咨詢；計算機軟硬件設計及銷售；電子工業測試設備、檢測設備、光電產品、五金機電、機械設備及零部件、刀具、模具、電子產品及零部件、塑膠原料、管材、勞保用品、石材、辦公用品的銷售；機械設備的上門維修、上門保養；貨物及技術的進出口業務等。等多項業務，主營業務涵蓋編碼器，驅動器，無框電機，制動器。一批專業的技術團隊，是實現企業戰略目標的基礎，是企業持續發展的動力。公司業務范圍主要包括：編碼器，驅動器，無框電機，制動器等。公司奉行顧客至上、質量為本的經營宗旨，深受客戶好評。公司力求給客戶提供全數良好服務，我們相信誠實正直、開拓進取地為公司發展做正確的事情，將為公司和個人帶來共同的利益和進步。經過幾年的發展，已成為編碼器，驅動器，無框電機，制動器行業出名企業。