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(gè)像素點(diǎn)的差異。同時(shí)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(gè)隱含向量，這比我們隨機(jī)取一個(gè)隨機(jī)噪聲更好。雷尼紹編碼器價(jià)格比較少的。進(jìn)口雷尼紹編碼器標(biāo)準(zhǔn)
編碼器雜談作者：深圳艾而特工業(yè)設(shè)備有限公司姜燕平來源：《伺服控制》歡迎訪問e展廳展廳11傳感器展廳差壓變送器,壓力變送器,壓力傳感器,壓力開關(guān),張力傳感器,...早期的編碼器主要是旋轉(zhuǎn)變壓器，旋轉(zhuǎn)變壓器IP值高，能在一些比較惡劣的環(huán)境條件下工作，雖然因?yàn)閷﹄姶鸥蓴_敏感以及解碼復(fù)雜等缺點(diǎn)而逐漸退出，但是時(shí)至***，仍然有其特有的價(jià)值，比如作為混合動力汽車的速度反饋，幾乎是不可代替的，此外在環(huán)境惡劣的鋼鐵行業(yè)、水利水電行業(yè)，旋轉(zhuǎn)變壓器因?yàn)槠浞雷o(hù)等級高同樣獲得了***的應(yīng)用。隨著半導(dǎo)體技術(shù)的發(fā)展，后來便有霍爾傳感器和光電編碼器，霍爾傳感器精度不高但價(jià)格便宜，而且不能耐高溫，只適合用在一些低端場合，光電編碼器正是由于克服了前面兩種編碼器的缺點(diǎn)而產(chǎn)生，它精度高，抗干擾能力強(qiáng)，接口簡單使用方便因而獲得了*****的應(yīng)用。多摩川日本多摩川是編碼器的專業(yè)生產(chǎn)廠家，主要生產(chǎn)旋轉(zhuǎn)變壓器以及增量式、***式編碼器。產(chǎn)品***應(yīng)用在航天**、汽車制造、礦山設(shè)備、冶金、水利水電、船舶等各行各業(yè)。其在中國地區(qū)的總代理艾而特工業(yè)設(shè)備有限公司承擔(dān)其產(chǎn)品在中國大陸的銷售、服務(wù)、技術(shù)咨詢等責(zé)任。江蘇雷尼紹編碼器成本價(jià)雷尼紹編碼器有沒有比較好的推薦的。
接著又通過另外一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去解碼得到一個(gè)與輸入原數(shù)據(jù)一模一樣的生成數(shù)據(jù)，然后通過去比較這兩個(gè)數(shù)據(jù)，**小化他們之間的差異來訓(xùn)練這個(gè)網(wǎng)絡(luò)中編碼器和解碼器的參數(shù)。當(dāng)這個(gè)過程訓(xùn)練完之后，我們可以拿出這個(gè)解碼器，隨機(jī)傳入一個(gè)編碼(code)，希望通過解碼器能夠生成一個(gè)和原數(shù)據(jù)差不多的數(shù)據(jù)，上面這種圖這個(gè)例子就是希望能夠生成一張差不多的圖片。這件事情能不能實(shí)現(xiàn)呢？其實(shí)是可以的，下面我們會用PyTorch來簡單的實(shí)現(xiàn)一個(gè)自動編碼器。首先我們構(gòu)建一個(gè)簡單的多層感知器來實(shí)現(xiàn)一下。classautoencoder():def__init__(self):super(autoencoder,self).__init__()=((28*28,128),(True),(128,64),(True),(64,12),(True),(12,3))=((3,12),(True),(12,64),(True),(64,128),(True),(128,28*28),())defforward(self,x):x=(x)x=(x)returnx這里我們定義了一個(gè)簡單的４層網(wǎng)絡(luò)作為編碼器，中間使用ReLU***函數(shù)，**后輸出的維度是３維的，定義的解碼器，輸入三維的編碼，輸出一個(gè)28x28的圖像數(shù)據(jù)，特別要注意**后使用的***函數(shù)是Tanh，這個(gè)***函數(shù)能夠?qū)?*后的輸出轉(zhuǎn)換到-1～1之間，這是因?yàn)槲覀冚斎氲膱D片已經(jīng)變換到了-１～1之間了，這里的輸出必須和其對應(yīng)。訓(xùn)練過程也比較簡單。
因?yàn)檫@包含著原圖片的信息，然后我們隱含向量解碼得到與原圖片對應(yīng)的照片。但是這樣我們其實(shí)并不能任意生成圖片，因?yàn)槲覀儧]有辦法自己去構(gòu)造隱藏向量，我們需要通過一張圖片輸入編碼我們才知道得到的隱含向量是什么，這時(shí)我們就可以通過變分自動編碼器來解決這個(gè)問題。其實(shí)原理特別簡單，只需要在編碼過程給它增加一些限制，迫使其生成的隱含向量能夠粗略的遵循一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，這就是其與一般的自動編碼器**大的不同。這樣我們生成一張新圖片就很簡單了，我們只需要給它一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的隨機(jī)隱含向量，這樣通過解碼器就能夠生成我們想要的圖片，而不需要給它一張?jiān)紙D片先編碼。在實(shí)際情況中，我們需要在模型的準(zhǔn)確率上與隱含向量服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布之間做一個(gè)權(quán)衡，所謂模型的準(zhǔn)確率就是指解碼器生成的圖片與原圖片的相似程度。我們可以讓網(wǎng)絡(luò)自己來做這個(gè)決定，非常簡單，我們只需要將這兩者都做一個(gè)loss，然后在將他們求和作為總的loss，這樣網(wǎng)絡(luò)就能夠自己選擇如何才能夠使得這個(gè)總的loss下降。另外我們要衡量兩種分布的相似程度，如何看過之前一片GAN的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，你就知道會有一個(gè)東西叫KLdivergence來衡量兩種分布的相似程度。雷尼紹編碼器有推薦的廠家嗎？
所以只需添加一個(gè)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?yàn)榻徊骒鼗騌MSE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(gè)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(gè)KL部分加到損失中呢？1、它使?jié)撛诳臻g中的隨機(jī)點(diǎn)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(xiǎn)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。雷尼紹編碼器進(jìn)口價(jià)格低的。湖南雷尼紹編碼器服務(wù)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。重建肯定不會是完美的，因?yàn)樵趬嚎s過程中不可避免地會丟失一些信息，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(shí)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(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，并且沒有噪聲和對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?。梢詷?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)。進(jìn)口雷尼紹編碼器標(biāo)準(zhǔn)
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