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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?!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(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(lèi)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(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),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。
這確保了潛在空間是連續(xù)的!要點(diǎn):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(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。_,_,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?yàn)榻徊骒鼗騌MSE損失是一種重建損失——它會(huì)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?jī)蓚€(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(shuō):如果均值不為零且方差不為1,則會(huì)產(chǎn)生損失。latent_loss=*\。亨士樂(lè)編碼器質(zhì)量哪家好。
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??梢允褂米跃幋a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(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)。**后自編碼器可以用作生成模型,這將是本文的重點(diǎn)。要點(diǎn):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(lè)編碼器有沒(méi)有推薦的。品質(zhì)亨士樂(lè)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(jí),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(dòng)下,信息化、自動(dòng)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(dòng)器,無(wú)框電機(jī),制動(dòng)器行業(yè),隨著近年來(lái)越來(lái)越明朗的全球市場(chǎng)變化,在我國(guó)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(duì)其產(chǎn)生了越來(lái)越濃厚的興趣和需求。人類(lèi)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(kāi)工程機(jī)械,20世紀(jì)80年代以來(lái),國(guó)內(nèi)外工程機(jī)械產(chǎn)品技術(shù)已從一個(gè)成熟期走到了現(xiàn)代化時(shí)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(lái),工程機(jī)械又會(huì)朝著怎樣一個(gè)貿(mào)易型發(fā)展呢?實(shí)現(xiàn)編碼器,驅(qū)動(dòng)器,無(wú)框電機(jī),制動(dòng)器等產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的合理升級(jí),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(guó)內(nèi)市場(chǎng)占比,加快研發(fā)高自動(dòng)化、環(huán)保型機(jī)械。小型亨士樂(lè)編碼器多少天
昆山精越自動(dòng)化科技有限公司是一家昆山精越自動(dòng)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(yíng)范圍包括:自動(dòng)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(kāi)發(fā)、技術(shù)服務(wù)、技術(shù)轉(zhuǎn)讓、技術(shù)咨詢(xún);計(jì)算機(jī)軟硬件設(shè)計(jì)及銷(xiāo)售;電子工業(yè)測(cè)試設(shè)備、檢測(cè)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(xiāo)售;機(jī)械設(shè)備的上門(mén)維修、上門(mén)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(shí)、誠(chéng)實(shí)可信的企業(yè)。公司自創(chuàng)立以來(lái),投身于編碼器,驅(qū)動(dòng)器,無(wú)框電機(jī),制動(dòng)器,是機(jī)械及行業(yè)設(shè)備的主力軍。昆山精越繼續(xù)堅(jiān)定不移地走高質(zhì)量發(fā)展道路,既要實(shí)現(xiàn)基本面穩(wěn)定增長(zhǎng),又要聚焦關(guān)鍵領(lǐng)域,實(shí)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(mǎn)足市場(chǎng)需求,提高產(chǎn)品價(jià)值,是我們前行的力量。