我們使用**小均方誤差來作為損失函數，比較生成的圖片與原始圖片的每個像素點的差異。同時我們也可以將多層感知器換成卷積神經網絡，這樣對圖片的特征提取有著更好的效果。classautoencoder():def__init__(self):super(autoencoder,self).__init__()=((1,16,3,stride=3,padding=1),#b,16,10,10(True),(2,stride=2),#b,16,5,5(16,8,3,stride=2,padding=1),#b,8,3,3(True),(2,stride=1)#b,8,2,2)=((8,16,3,stride=2),#b,16,5,5(True),(16,8,5,stride=3,padding=1),#b,8,15,15(True),(8,1,2,stride=2,padding=1),#b,1,28,28())defforward(self,x):x=(x)x=(x)returnx這里使用了()，這可以看作是卷積的反操作，可以在某種意義上看作是反卷積。我們使用卷積網絡得到的**后生成的圖片效果會更好，具體的圖片效果我就不再這里放了，可以在我們的github上看到圖片的展示。github地址：/RK5gxpM變分自動編碼器(VariationalAutoEncoder)變分編碼器是自動編碼器的升級版本，其結構跟自動編碼器是類似的，也由編碼器和解碼器構成。回憶一下我們在自動編碼器中所做的事，我們需要輸入一張圖片，然后將一張圖片編碼之后得到一個隱含向量，這比我們隨機取一個隨機噪聲更好。雷尼紹編碼器進口價格低的。杭州雷尼紹光柵尺雷尼紹編碼器現貨供應

    GAN并不是你所需要的全部：從AE到VAE的自編碼器***總結deephub2022-03-16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(tǒng)模型還沒有過時并且還在發(fā)展，所以不要忘掉自編碼器！GAN并不是您所需要的全部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(fā)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(wěn)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。深圳磁編碼器雷尼紹編碼器授權代理昆山雷尼紹編碼器有嗎？

    **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(jiān)督學習和生成模型。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數據集構建一個簡單的自編碼器。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。如何構建一個自編碼器呢？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：從潛在表示產生原始大小的圖像.讓我們從編碼器開始。因為是處理圖像所以在網絡中使用卷積層。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)])這種特殊的架構基于AurélienGéron在他的書中用于FashionMNIST數據集的架構（參見底部的來源）。這里使用SELU***而不是ReLU，是因為他比較新，效果也好編碼器**終輸出64個特征圖，每個特征圖大小為3x3。

    包括內部器件和外部環(huán)境的變化，都還能保證編碼器用好。例如：外殼防護等級的重要性，因為在編碼器通電和停電變化中，內部器件的溫度是會有變化的，這種變化引起的熱漲冷縮會引起編碼器外殼內部和外部的氣壓變化，如果防護等級不高，會有壓縮性粉塵水汽的進入，編碼器是精細電子產品，這些粉塵水汽的進入容易引起內部器件與電路的性能改變，而使編碼器出現偶發(fā)的不正常故障。編碼器不正常引起的停機檢查甚至維修更換，所帶來的時間人力損失成本，損害了編碼器的“性價比”，如果出現生產質量事故甚至安全事故，那損失更大。作為編碼器的性能設計者的容錯性設計，就要預估到現場可能出現的狀況。而編碼器使用者也需要評估這個編碼器一旦出現不正常了，它所帶來的出錯成本有多高。性價比的價格是什么？其實是用戶成本。成本不**是買一個編碼器的價格。前面講了是性能，那么性價比中的價格，也不**是簡單的把編碼器拆開來看了，看著它里面的電子元器件加起來的價格。或者買一個編碼器的價格。這里邊的成本是具有編碼器領域專業(yè)技術積累、售后服務、產品品質管理積累和品質保證，企業(yè)誠信度信譽，企業(yè)文化積累，等等。企業(yè)無形價值所積累的品牌價值對產品價格的附加。雷尼紹編碼器哪家買靠譜。雷尼紹編碼器

    自編碼器將嘗試*從這兩個值重建原始的784個像素。自編碼器學習其輸入的低維度表示。重建肯定不會是完美的，因為在壓縮過程中不可避免地會丟失一些信息，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(chuàng)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(jiān)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(jiān)督任務進行微調。雷尼紹編碼器有在賣的嗎？廣州雷尼紹編碼器

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    變分自編碼器VAE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(tǒng)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(tài)分布（multivariatenormaldistribution）。多元正態(tài)分布是將單變量正態(tài)分布擴展到更多維度。就像單變量正態(tài)分布由兩個參數描述：均值和方差，多元正態(tài)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(tài)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。杭州雷尼紹光柵尺雷尼紹編碼器現貨供應

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