)#KLdivergencereturnBCE+KLD另外變分編碼器除了可以讓我們隨機(jī)生成隱含變量,還能夠提高網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。**后是VAE的代碼實現(xiàn):classVAE():def__init__(self):super(VAE,self).__init__()=(784,400)=(400,20)=(400,20)=(20,400)=(400,784)defencode(self,x):h1=((x))return(h1),(h1)defreparametrize(self,mu,logvar):std=().exp_()if():eps=(()).normal_()else:eps=(()).normal_()eps=Variable(eps)return(std).add_(mu)defdecode(self,z):h3=((z))return((h3))defforward(self,x):mu,logvar=(x)z=(mu,logvar)return(z),mu,logvarVAE的結(jié)果比普通的自動編碼器要好很多,下面是結(jié)果:VAE的缺點也很明顯,他是直接計算生成圖片和原始圖片的均方誤差而不是像GAN那樣去對抗來學(xué)習(xí),這就使得生成的圖片會有點模糊?,F(xiàn)在已經(jīng)有一些工作是將VAE和GAN結(jié)合起來,使用VAE的結(jié)構(gòu),但是使用對抗網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行訓(xùn)練,具體可以參考一下這篇論文:/pdf/文中相關(guān)代碼鏈接:/RK5gxpM英文參考:/RtoJRAa延伸閱讀:研習(xí)社***福利ID:OKweiwu關(guān)注AI研習(xí)社后,回復(fù)【1】獲取【千G神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/AI/大數(shù)據(jù)、教程、論文!】百度云盤地址!返回搜狐。雷尼紹編碼器有沒有比較好的?好的雷尼紹編碼器出廠價
變分自編碼器VAE變分自編碼器(Variationalautoencoder)或稱VAE,通過引入隨機(jī)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(jī)性引入模型并限制潛在空間。要將傳統(tǒng)自編碼器轉(zhuǎn)換為變分自編碼器,只需要調(diào)整編碼器部分和損失函數(shù)。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(zhǔn)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(kuò)展到更多維度。就像單變量正態(tài)分布由兩個參數(shù)描述:均值和方差,多元正態(tài)分布由兩個參數(shù)向量描述,每個參數(shù)的長度等于維數(shù)。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(guān)的,則會出現(xiàn)額外的協(xié)方差參數(shù),但在VAE中,假設(shè)所有維度都是**的,這樣所有協(xié)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(jìn)行采樣,其參數(shù)(均值和方差)將由編碼器學(xué)習(xí)。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(shè)為576維,以匹配之前構(gòu)建的編碼器,后者編碼為3x3x64=576維空間。安裝雷尼紹編碼器檢查雷尼紹編碼器發(fā)貨哪家快?
是從零下25度。到正85度。那么在這個溫度范圍里邊。它是可以正常工作的。超出了這個溫度范圍,就無法保證它的工作正常。這個溫度范圍就是它的性能參數(shù)。還有其他性能參數(shù),例如防塵防水的防護(hù)等級IP67。抗振動等級、抗沖擊等級參數(shù)。EMC電磁兼容性抗干擾等級,信號驅(qū)動傳輸距離,等等。編碼器的可應(yīng)用范圍很廣。針對不同的應(yīng)用范圍,編碼器的性能設(shè)計,它也是大致可分等級的。目前世界上還沒有一家編碼器廠家能夠做出所有的編碼器來。每一家編碼器廠家,都會根據(jù)自身的技術(shù)經(jīng)驗與市場細(xì)分,找到適合自己的應(yīng)用領(lǐng)域,來對應(yīng)設(shè)計編碼器性能參數(shù)要求。對標(biāo)編碼器的性能分級,在同級別比較,那么大約可以分出這么幾級:0星級:是沒有編碼器外殼的簡易型的編碼器芯片,或者模塊式編碼器。比如單圈***值磁編芯片,輸出的信號是SPI信號(有些說是SSI信號,其實不能與成品編碼器標(biāo)準(zhǔn)SSI信號混淆)。這種編碼器是給用戶做二次開發(fā)用的,直接做在某種設(shè)備里邊。如果要分星級的話,這種是沒有星級的。然后就是這種芯片與模塊式的編碼器的簡易封裝。提供了一個轉(zhuǎn)軸、軸承、底座和外殼。外觀上看似像一個成品編碼器了。但這種產(chǎn)品成本很低,內(nèi)部談不上有什么性能考量,**是一些功能參數(shù)。
我們使用**小均方誤差來作為損失函數(shù),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(jīng)網(wǎng)絡(luò),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(wǎng)絡(luò)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(jié)構(gòu)跟自動編碼器是類似的,也由編碼器和解碼器構(gòu)成?;貞浺幌挛覀冊谧詣泳幋a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(jī)取一個隨機(jī)噪聲更好。雷尼紹編碼器有合適的廠家嗎?
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。變分損失函數(shù)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(biāo)分布是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布并且兩者都沒有零協(xié)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(dǎo)地位。既然不是主導(dǎo)地位,為什么我們要把這個KL部分加到損失中呢?1、它使?jié)撛诳臻g中的隨機(jī)點采樣變得簡單。我們可以從標(biāo)準(zhǔn)法線中取樣,并確保該空間對模型有意義。2、由于標(biāo)準(zhǔn)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(fēng)險較小,也就是說解碼器產(chǎn)生無效的圖像的概率會小。通過以上方式。雷尼紹編碼器昆山合作商。加工雷尼紹編碼器檢查
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