原標(biāo)題：深度學(xué)習(xí)自動(dòng)編碼器還能用于數(shù)據(jù)生成？這篇文章告訴你答案AI研習(xí)社按：本文作者廖星宇，原載于作者知乎專欄，AI研習(xí)社經(jīng)授權(quán)發(fā)布。什么是自動(dòng)編碼器自動(dòng)編碼器(AutoEncoder)**開(kāi)始作為一種數(shù)據(jù)的壓縮方法，其特點(diǎn)有:跟數(shù)據(jù)相關(guān)程度很高，這意味著自動(dòng)編碼器只能壓縮與訓(xùn)練數(shù)據(jù)相似的數(shù)據(jù)，這個(gè)其實(shí)比較顯然，因?yàn)槭褂蒙窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)提取的特征一般是高度相關(guān)于原始的訓(xùn)練集，使用人臉訓(xùn)練出來(lái)的自動(dòng)編碼器在壓縮自然界動(dòng)物的圖片是表現(xiàn)就會(huì)比較差，因?yàn)樗粚W(xué)習(xí)到了人臉的特征，而沒(méi)有能夠?qū)W習(xí)到自然界圖片的特征；壓縮后數(shù)據(jù)是有損的，這是因?yàn)樵诮稻S的過(guò)程中不可避免的要丟失掉信息；到了2012年，人們發(fā)現(xiàn)在卷積網(wǎng)絡(luò)中使用自動(dòng)編碼器做逐層預(yù)訓(xùn)練可以訓(xùn)練更加深層的網(wǎng)絡(luò)，但是很快人們發(fā)現(xiàn)良好的初始化策略要比費(fèi)勁的逐層預(yù)訓(xùn)練有效地多，2014年出現(xiàn)的BatchNormalization技術(shù)也是的更深的網(wǎng)絡(luò)能夠被被有效訓(xùn)練，到了15年底，通過(guò)殘差(ResNet)我們基本可以訓(xùn)練任意深度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。所以現(xiàn)在自動(dòng)編碼器主要應(yīng)用有兩個(gè)方面，***是數(shù)據(jù)去噪，第二是進(jìn)行可視化降維。然而自動(dòng)編碼器還有著一個(gè)功能就是生成數(shù)據(jù)。我們之前講過(guò)GAN，它與GAN相比有著一些好處。雷尼紹編碼器便宜的有嗎。銷售雷尼紹編碼器按需定制

    沒(méi)有確定的性能，也就沒(méi)有性價(jià)比。性價(jià)比=0/1=0。☆星級(jí)：往上一級(jí)，就是簡(jiǎn)單地設(shè)計(jì)了內(nèi)部電源啊，信號(hào)處理啊，這些**基本的成品編碼器所需要的性能參數(shù)，適用于小型加工設(shè)備。屬于小型加工設(shè)備經(jīng)濟(jì)級(jí)編碼器。這種經(jīng)濟(jì)級(jí)編碼器，它主要只需要適用于一兩種機(jī)械設(shè)備能夠用，滿足有限的性能要求，然后就可以批量生產(chǎn)了。☆☆星級(jí)：那么再上一級(jí)，就是經(jīng)過(guò)有性能設(shè)計(jì)的小型經(jīng)濟(jì)級(jí)編碼器，可以更通用一些。多種小型機(jī)械設(shè)備都能夠適用，這種針對(duì)小型設(shè)備的電氣機(jī)械等環(huán)境因素，它都是有過(guò)一定的性能設(shè)計(jì)，目前**典型的就是大量的經(jīng)濟(jì)級(jí)的小型伺服電機(jī)編碼器,這種小型伺服電機(jī)的編碼器目前的市場(chǎng)量非常大，2500線UVW為主。各種小型伺服電機(jī)配置。當(dāng)然，有些伺服電機(jī)編碼器也有特定的性能要求和較高等級(jí)的設(shè)計(jì)，例如溫度有些設(shè)計(jì)到了120度。☆☆☆星級(jí)：經(jīng)濟(jì)級(jí)自動(dòng)化編碼器。主要是以日系的經(jīng)濟(jì)級(jí)小型PLC所配的自動(dòng)化編碼器為主。自動(dòng)化的編碼器的要求比伺服編碼器的要求更高一些。因?yàn)樽詣?dòng)化的應(yīng)用環(huán)境更復(fù)雜些，具體用到哪里，預(yù)先是不知道的。那里的電氣環(huán)境，溫度范圍，現(xiàn)場(chǎng)振動(dòng)，灰塵水汽防護(hù)等級(jí)的要求都要高了。典型以市場(chǎng)上大量日系的連接PLC的普通增量編碼器為主。多功能雷尼紹編碼器機(jī)械結(jié)構(gòu)雷尼紹編碼器江蘇本地的有嗎？

    2月20日公司收到兩個(gè)現(xiàn)場(chǎng)返回來(lái)的編碼器，是安徽一個(gè)垃圾焚燒處理場(chǎng)用了五年的又臟又臭的***值多圈編碼器，因?yàn)樘K了，信號(hào)有點(diǎn)不穩(wěn)定，用戶希望檢測(cè)一下看是否還能用嗎。擦拭干凈查看標(biāo)簽一品一碼，是13年6月交貨的，就在這么臟的垃圾吊上用了五年。因?yàn)楝F(xiàn)場(chǎng)還有其他幾個(gè)同型號(hào)的還用得好好的，用戶處于設(shè)備維護(hù)成本考慮，要我們檢測(cè)一下是否是維修師傅誤判，是否還能繼續(xù)使用，這是用戶對(duì)我們產(chǎn)品的充分信任，他們認(rèn)為這是一款足夠強(qiáng)大的產(chǎn)品。那么惡劣環(huán)境下的***值編碼器該如何選呢？編碼器使用工程師經(jīng)常掉入的誤區(qū)：***，是“能用就好”只剩下功能了。這個(gè)“能用”是過(guò)去在哪個(gè)級(jí)別應(yīng)用？接下去用有沒(méi)有越級(jí)使用？典型的是經(jīng)濟(jì)級(jí)的日系編碼器，用到了歐系電機(jī)所需要的標(biāo)準(zhǔn)工業(yè)等級(jí)上。表面上看，通上電確實(shí)是能用的。但是用下來(lái)經(jīng)常這個(gè)問(wèn)題那個(gè)問(wèn)題的，需要返回到現(xiàn)場(chǎng)去找毛病。工程師大量的時(shí)間，浪費(fèi)在去現(xiàn)場(chǎng)出差的路上。那么這個(gè)時(shí)候的性價(jià)比，已經(jīng)輸在大量的人工成本浪費(fèi)上了，還有什么性價(jià)比可言？第二，就是大品牌就好，尤其是掛上“進(jìn)口”兩個(gè)字，不管它是什么品牌，總以為就是好的。實(shí)際上大品牌有各種產(chǎn)品，編碼器不一定是它的優(yōu)勢(shì)主力產(chǎn)品。

    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(lǐng)域另一個(gè)令人興奮的研究的例子是VAE/GAN。這種混合模型使用GAN的鑒別器在典型的對(duì)抗訓(xùn)練中學(xué)到的知識(shí)來(lái)提高AE的生成能力。“Autoencodingbeyondpixelsusingalearnedsimilaritymetric”（arXiv：）在上圖中作者使用他們的模型從學(xué)習(xí)的表示中重建一組圖像，這是GAN無(wú)法做到的，因?yàn)镚AN缺乏上面說(shuō)過(guò)的的可逆性。從圖上看重建看起來(lái)很不錯(cuò)。雖然GAN很重要，但是自編碼器還在以某種方式在圖像生成中發(fā)揮作用（自編碼器可能還沒(méi)被完全的開(kāi)發(fā)），熟悉它們肯定是件好事。在本文的下面部分，將介紹自編碼器的工作原理、有哪些不同類型的自編碼器以及如何使用它們。**后還將提供一些TensorFlow的代碼。使用自編碼器進(jìn)行表示學(xué)習(xí)自編碼器都是關(guān)于如何有效地表示數(shù)據(jù)的。他們的工作是找到一個(gè)高維輸入的低維表示，在不損失內(nèi)容的情況下重建原始輸入。從下圖所示的quickdraw數(shù)據(jù)集中獲取“斧頭”。圖像為28x28灰度，這意味著它由784個(gè)像素組成。自編碼器會(huì)找到從這個(gè)784維空間到2D空間的映射，這樣壓縮后的ax圖像將*由兩個(gè)數(shù)字描述：地圖上的X和Y坐標(biāo)。接下來(lái)，*知道X-Y坐標(biāo)。雷尼紹編碼器有沒(méi)有優(yōu)惠的。

    但整體重建精度似乎相當(dāng)不錯(cuò)。另一種可視化自編碼器所學(xué)內(nèi)容的方法是將一些測(cè)試圖像*傳遞給編碼器。這將產(chǎn)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(diǎn)圖，通過(guò)它們的標(biāo)簽（貓、狗或樹(shù)）為點(diǎn)著色，如下圖所示：可以清楚地看到，樹(shù)與其他圖像分離良好而貓和狗則有點(diǎn)混雜。注意底部的大藍(lán)**域，這些是帶有胡須的貓頭的圖像這些并沒(méi)有與狗混淆。但是在圖的的上半部分都是從動(dòng)物的側(cè)面，這使得區(qū)分貓和狗變得更加困難。這里一個(gè)非常值得關(guān)注的事情是，自編碼器在沒(méi)有給出標(biāo)簽的情況下了解了多少圖像類別！（上面說(shuō)到的自監(jiān)督學(xué)習(xí)）要點(diǎn)：自編碼器可以在沒(méi)有標(biāo)簽的情況下學(xué)習(xí)很多關(guān)于圖像分類的知識(shí)。傳統(tǒng)的自編碼器模型似乎已經(jīng)學(xué)會(huì)了數(shù)據(jù)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？傳統(tǒng)自編碼器作為生成模型首先明確一下我們對(duì)生成模型的期望：希望能夠選擇潛在空間中的任何隨機(jī)點(diǎn)，將其通過(guò)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(jī)點(diǎn)應(yīng)該會(huì)產(chǎn)生不同的生成圖像，這些圖像應(yīng)該涵蓋模型看到的所有類型的數(shù)據(jù)：貓、狗和樹(shù)。從潛在空間采樣當(dāng)我們?cè)跐撛诳臻g中選擇一個(gè)隨機(jī)點(diǎn)時(shí)。雷尼紹編碼器有進(jìn)口的嗎？省電雷尼紹編碼器什么價(jià)格

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    自編碼器將嘗試*從這兩個(gè)值重建原始的784個(gè)像素。自編碼器學(xué)習(xí)其輸入的低維度表示。重建肯定不會(huì)是完美的，因?yàn)樵趬嚎s過(guò)程中不可避免地會(huì)丟失一些信息，但是我們的目標(biāo)是希望它足以識(shí)別原始圖像。在我們示例中的”地圖“是有效表示數(shù)據(jù)的潛在空間。雖然我們使用2D進(jìn)行說(shuō)明，但實(shí)際上潛在空間通常會(huì)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(gè)低維表示讓它重建原始輸入。這確保了這個(gè)潛在空間壓縮了**相關(guān)的輸入特征，并且沒(méi)有噪聲和對(duì)重建輸入不重要的特征。要點(diǎn)：自編碼器的潛在空間壓縮了現(xiàn)在相關(guān)的輸入特征，并且沒(méi)有噪聲和冗余特征。這個(gè)特點(diǎn)使得它在許多方面都具有吸引力。可以使用自編碼器進(jìn)行降維或特征提取（可以構(gòu)建一個(gè)在數(shù)學(xué)上等同于主成分分析或PCA的自編碼器，我們以前有個(gè)相應(yīng)的文章，有興趣的可以搜索參考）。所以可以在任何數(shù)據(jù)管道中用自編碼器學(xué)習(xí)的低維度表示替換高維度數(shù)據(jù)。自編碼器還有許多其他應(yīng)用。它們可用于對(duì)圖像進(jìn)行去噪：只需輸入一張有噪聲的圖像，自編碼器會(huì)重建原始的無(wú)噪聲圖像。它們還可用于自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練，其中模型從大量未標(biāo)記數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)圖像特征，然后針對(duì)一小部分標(biāo)記數(shù)據(jù)上的某些監(jiān)督任務(wù)進(jìn)行微調(diào)。銷售雷尼紹編碼器按需定制

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