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這種混合模型使用GAN的鑒別器在典型的對抗訓(xùn)練中學(xué)到的知識來提高AE的生成能力?!癆utoencodingbeyondpixelsusingalearnedsimilaritymetric”(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無法做到的,因為GAN缺乏上面說過的的可逆性。從圖上看重建看起來很不錯。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(自編碼器可能還沒被完全的開發(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。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個像素組成。自編碼器會找到從這個784維空間到2D空間的映射,這樣壓縮后的ax圖像將*由兩個數(shù)字描述:地圖上的X和Y坐標(biāo)。接下來,*知道X-Y坐標(biāo),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(xué)習(xí)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。
這確保了潛在空間是連續(xù)的!要點:編碼器中的隨機(jī)化迫使?jié)撛诳臻g是連續(xù)的。變分解碼器VAE的解碼器不需要太多更改,直接可以重用以前的代碼。vanilla_decoder=(decoder)decoder_inputs=(shape=[576])x=([3,3,64])(decoder_inputs)decoder_outputs=vanilla_decoder(x)var_decoder=(inputs=[decoder_inputs],outputs=[decoder_outputs])***的區(qū)別是現(xiàn)在編碼器的輸出或潛在空間是一維向量而不是3D張量。所以只需添加一個重塑層就可以了?,F(xiàn)在可以將變分編碼器和解碼器組合到VAE模型中。_,_,codings=var_encoder(encoder_inputs)reconstructions=var_decoder(codings)vae=(inputs=[encoder_inputs],outputs=[reconstructions])在傳統(tǒng)自編碼器中,使用了二元交叉熵?fù)p失,并提到均方根誤差可能是一種替代方法。在VAE中損失函數(shù)是需要擴(kuò)展得,因為交叉熵或RMSE損失是一種重建損失——它會懲罰模型以產(chǎn)生與原始輸入不同的重建。在VAE中在損失函數(shù)中增加了KL散度,懲罰模型學(xué)習(xí)與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)有很大不同的多元正態(tài)分布。KL散度是衡量兩個分布差異程度的指標(biāo),在此可以衡量標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布與模型學(xué)習(xí)的分布之間的差異。也就是說:如果均值不為零且方差不為1,則會產(chǎn)生損失。latent_loss=*\。亨士樂編碼器質(zhì)量哪家好。
但是我們的目標(biāo)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(shù)據(jù)的潛在空間。雖然我們使用2D進(jìn)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(guān)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(xiàn)在相關(guān)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??梢允褂米跃幋a器進(jìn)行降維或特征提?。梢詷?gòu)建一個在數(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。它們可用于對圖像進(jìn)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(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)。**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(xué)習(xí)和生成模型。這里使用Google游戲“Quick,Draw!昆山亨士樂編碼器有沒有推薦的。品質(zhì)亨士樂編碼器以客為尊
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各行各業(yè)都在謀求產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級,尤其在人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)推動下,信息化、自動化、智能化已經(jīng)成為了貿(mào)易企業(yè)發(fā)展的主要路徑。編碼器,驅(qū)動器,無框電機(jī),制動器行業(yè),隨著近年來越來越明朗的全球市場變化,在我國的外貿(mào)大軍中已經(jīng)逐漸成為一股不容忽視的新生力量。除了北美外,東亞,東南亞,南亞,中東北非等地區(qū)也對其產(chǎn)生了越來越濃厚的興趣和需求。人類發(fā)展的歷史就是一部工具發(fā)展的歷史,基礎(chǔ)建設(shè)離不開工程機(jī)械,20世紀(jì)80年代以來,國內(nèi)外工程機(jī)械產(chǎn)品技術(shù)已從一個成熟期走到了現(xiàn)代化時期。電子技術(shù)、微電腦、傳感器等技術(shù)改造了傳統(tǒng)工程機(jī)械產(chǎn)品,那么接下來,工程機(jī)械又會朝著怎樣一個貿(mào)易型發(fā)展呢?實現(xiàn)編碼器,驅(qū)動器,無框電機(jī),制動器等產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的合理升級,在現(xiàn)有產(chǎn)品產(chǎn)能和技術(shù)水準(zhǔn)基礎(chǔ)上,提高產(chǎn)品比重,提高國內(nèi)市場占比,加快研發(fā)高自動化、環(huán)保型機(jī)械。小型亨士樂編碼器多少天
昆山精越自動化科技有限公司是一家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(jīng)營范圍包括:自動化科技、智能搬運(yùn)設(shè)備、機(jī)器人領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)開發(fā)、技術(shù)服務(wù)、技術(shù)轉(zhuǎn)讓、技術(shù)咨詢;計算機(jī)軟硬件設(shè)計及銷售;電子工業(yè)測試設(shè)備、檢測設(shè)備、光電產(chǎn)品、五金機(jī)電、機(jī)械設(shè)備及零部件、刀具、模具、電子產(chǎn)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(jī)械設(shè)備的上門維修、上門保養(yǎng);貨物及技術(shù)的進(jìn)出口業(yè)務(wù)等。的公司,致力于發(fā)展為創(chuàng)新務(wù)實、誠實可信的企業(yè)。公司自創(chuàng)立以來,投身于編碼器,驅(qū)動器,無框電機(jī),制動器,是機(jī)械及行業(yè)設(shè)備的主力軍。昆山精越繼續(xù)堅定不移地走高質(zhì)量發(fā)展道路,既要實現(xiàn)基本面穩(wěn)定增長,又要聚焦關(guān)鍵領(lǐng)域,實現(xiàn)轉(zhuǎn)型再突破。昆山精越始終關(guān)注機(jī)械及行業(yè)設(shè)備行業(yè)。滿足市場需求,提高產(chǎn)品價值,是我們前行的力量。