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。亨士樂編碼器去哪買比較實惠。工程亨士樂編碼器以客為尊

    亨士樂編碼器RI90/1024BS4H25IBK02022-03-0909:26來源:德伍拓自動化原標題：亨士樂編碼器RI90/1024BS4H25IBK0亨士樂編碼器RI90/1024BS4H25IBK0不銹鋼光電增量編碼器德國產標準空心軸光電增量編碼器-RI90·20mm~30mm貫通空心軸或軸套型（盲孔）·大碼盤間隙－允許較大的軸向跳動·高脈沖數可達5000PPR·工作溫度：-40~+85℃·堅固的機械設計，不破碎碼盤·寬電壓范圍：5-26VDC·多種安裝方式：前后夾緊環/鍵槽規格外徑：軸徑或孔徑：20~30mm脈沖數或分辨率：120~5000防護等級：IP50/IP64轉速：6,000RPM其它標準工作特性機械特性外徑：（帶外罩），厚度軸徑：20~30mm（空心軸）轉速：IP50：6000RPM；IP64：3000RPM電氣特性電源電壓：DC5V-10%/+10%或DC5~26V空載電流：200mA環境特性防護等級：IP50或IP64工作溫度：-40°C~+85°C儲存溫度：-40°C~+85°C標準光電增量編碼器RI90采用集成的編碼器模塊和不易破碎的碼盤，-40℃和IP64的方式等級使其適合在惡劣的工業環境中使用。大孔徑特別適合于扶梯曳引機使用。電梯保證每一次運行的穩定和安全是電梯行業的目標。ASME和CAN/CSAB44行業制造標準嚴格要求電梯必須具有精確的位置和速度控制來保證乘客的安全。品質亨士樂編碼器價格多少亨士樂編碼器哪邊的價格實惠。

    1+codings_log_var-(codings_log_var)-\(codings_mean),axis=-1)((latent_loss)/(28*28))vpile(loss="binary_crossentropy",optimizer=(learning_rate=),metrics=["accuracy"])latent_loss的公式就是KL-divergence公式，并且在這種特殊情況下得到簡化：目標分布是標準正態分布并且兩者都沒有零協方差。另外就是需要將其縮放到輸入圖像的大小，以確保它與重建損失具有相似的比例并且不會占主導地位。既然不是主導地位，為什么我們要把這個KL部分加到損失中呢？1、它使潛在空間中的隨機點采樣變得簡單。我們可以從標準法線中取樣，并確保該空間對模型有意義。2、由于標準法線是圓形的并且圍繞其平均值對稱，因此潛在空間中存在間隙的風險較小，也就是說解碼器產生無效的圖像得概率會小。通過以上方式，VAE克服了傳統自編碼器在圖像生成方面的所有三個缺點。現在訓練一下看看效果。history=(X_train,X_train,epochs=100,batch_size=128,validation_data=(X_val,X_val),)原始圖像和它們的重建圖像。后者可能看更模糊，這是意料之中的，畢竟我們調整了損失函數：不*關注重建精度，還關注產生有意義的潛在空間。

    0分享至用微信掃碼二維碼分享至好友和朋友圈說到計算機生成的圖像肯定就會想到deepfake：將馬變成的斑馬或者生成一個不存在的貓。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模型還沒有過時并且還在發展，所以不要忘掉自編碼器！當談到計算機視覺中的生成建模時，幾乎都會提到GAN。使用GAN的開發了很多許多驚人的應用程序，并且可以在這些應用程序中生成高保真圖像。但是GAN的缺點也十分明顯：1、訓練不穩定，經常會出現梯度消失、模式崩潰問題（會生成相同的圖像），這使得我們需要做大量的額外工作來為數據找到合適的架構。2、GAN很難反轉（不可逆），這意味著沒有簡單的方法可以從生成的圖像反推到產生這個圖像的噪聲輸入。例如：如果使用可逆生成模型進行生成的圖像的增強，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它這樣就可以獲得非常相似的圖像，但是GAN做到這一點很麻煩。3、GAN不提供密度估計。也就是說可以生成圖像但無法知道特定特征出現在其中的可能性有多大。亨士樂編碼器那家便宜。

    拉繩位移編碼器方便信號傳送上位機或遠程數據監控1、煤礦設備**位移編碼器：煤礦設備及行業推薦液壓支架的電磁尺，具有電流小、功率低等特點。可對煤礦中千斤頂進行準確測量及定位，也可采用拉線位移編碼器。2、液壓油缸系統：液壓油缸系統推薦拉線式位移編碼器，測量準確、響應速度快，安裝方便，可以對液壓油缸進行位置測量或控制，拉繩位移編碼器輸出信號可選電流、電壓、電阻、脈沖等方式。拉繩位移編碼器方便信號傳送上位機或遠3、木工加工設備應用：木工加工設備包括木材電鋸與位置控制信號反饋，提供精確的位置反饋信號，可以推薦電子尺傳感器，重復精度高以保證木材加工中的精度。該類型傳感器可使用與惡劣場合。拉繩位移編碼器方便信號傳送上位機或遠4、加油站液罐、油罐行業：液罐及油罐行業一般選用液位磁尺或液位傳感器、超聲波傳感器等，這些產品在預算方面更經濟實惠，測量數據精細、穩定可靠的特點。外殼及桿體采用不銹鋼，滿足防腐、防爆。該類型傳感器具有多種數字輸出，方便信號傳送上位機或遠程數據監控。亨士樂編碼器哪家使用好。多功能亨士樂編碼器檢查

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    圖像之間的變形先來驗證變分自編碼器學習到的潛在空間確實是連續的、行為良好且有意義的，那就是選擇兩個圖像并在它們之間變形。讓我們以這只貓和這棵樹為例。對它們進行編碼以獲得它們的隱藏表示，并在它們之間進行線性插值。然后將沿插值線的每個點傳遞給解碼器，這樣可以在貓和樹之間生成圖像。cat=var_encoder(X_train[5930,:,:].reshape(1,28,28))[0].numpy()tree=var_encoder(X_train[17397,:,:].reshape(1,28,28))[0].numpy()linfit=interp1d([1,10],([cat,tree]),axis=0)將兩個潛在表示堆疊在一個形狀為2x576的矩陣中，并應用scipy的線性插值函數，如果需要調整，可以修改linfit([i+1foriinrange(10)])來獲得中間插值。仔細看看貓的嘴是如何變成樹干的。以類似的方式，還可以將另貓變成狗。注意貓的尖耳朵是如何逐漸變成狗的松軟耳朵的。這個有趣的實驗表明，變分自編碼器學習的潛在空間是連續的，并確保點之間的平滑過渡。要點：VAE潛在空間是連續的，允許在圖像之間生成有意義的插值。如果潛在空間是連續且有意義的，我們應該能夠對圖像進行算術運算。考慮這兩只貓（圖片是重建而不是原始圖像）。如果從左邊有胡須的貓中減去右邊的無胡須貓。工程亨士樂編碼器以客為尊

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