)#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(shí)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(diǎn)也很明顯，他是直接計(jì)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(diǎn)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。雷尼紹編碼器價(jià)格比較少的。蘇州雷尼紹編碼器價(jià)格

    實(shí)際上可以重用上面的編碼器代碼。只需展平它的輸出并將兩個(gè)向量附加到它上面。vanilla_encoder=(encoder)encoder_inputs=(shape=[28,28])z=vanilla_encoder(encoder_inputs)z=()(z)codings_mean=(576)(z)codings_log_var=(576)(z)codings=Sampling()([codings_mean,codings_log_var])var_encoder=(inputs=[encoder_inputs],outputs=[codings_mean,codings_log_var,codings])這里只有兩件事需要詳細(xì)說明：1、正如可能從變量名稱中猜到的那樣，使用方差的對數(shù)來描述正態(tài)分布，而不是按原樣描述方差。這是因?yàn)榉讲钚枰獮檎鴮?shù)方差可以是任何值。為什么變分編碼器可以工作與傳統(tǒng)編碼器相比，VAE不將輸入映射到一個(gè)確定性點(diǎn)，而將其映射到某個(gè)空間中的一個(gè)隨機(jī)點(diǎn)。為什么這個(gè)更好呢?對于一個(gè)相同的圖像，每次都會在潛在空間中得到一個(gè)稍微不同的點(diǎn)（盡管它們都在均值附近）。這使得VAE了解該鄰域中的所有點(diǎn)在解碼時(shí)都應(yīng)該產(chǎn)生類似的輸出。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。***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。上海多圈編碼器雷尼紹編碼器現(xiàn)貨供應(yīng)雷尼紹編碼器有沒有優(yōu)惠的。

    用戶可以從用戶數(shù)據(jù)總線上讀取編碼器數(shù)據(jù)。該芯片可以作為TS5647、TS5648、TS5667、TS5668、TS5669等型號的***式編碼器轉(zhuǎn)換用。采用該電路，波特率為。比較適合在高速實(shí)時(shí)控制場合使用。圖3圖4圖5所示是另一款轉(zhuǎn)換芯片AU5688轉(zhuǎn)換芯片的時(shí)針電路，R1為1MΩ，C1、C2為10pF，晶振頻率8MHz。圖5該型編碼器采用26LS31芯片作為輸出級，因此在用戶端的解碼板上需要采用和26LS31對應(yīng)的芯片，比如26LS32作為與轉(zhuǎn)換芯片的中間接口電路。芯片共可輸出16位數(shù)據(jù)線，低12位是單回轉(zhuǎn)，高4位是多回轉(zhuǎn)。用戶可以從用戶數(shù)據(jù)總線上讀取編碼器數(shù)據(jù)。采用該電路，波特率為。圖6是TS5643N50等編碼器和轉(zhuǎn)換芯片之間的接口電路。用戶可以通過自己的CPU等控制器下發(fā)請求信號，編碼器的輸出數(shù)據(jù)通過26LS32送解碼芯片轉(zhuǎn)換后再經(jīng)過AU5688轉(zhuǎn)換為并行輸出的數(shù)據(jù)，供用戶讀取。圖6圖7是TS5643N353等編碼器和轉(zhuǎn)換芯片之間的接口電路。編碼器信號的進(jìn)出都經(jīng)過AU5688芯片，輸出數(shù)據(jù)都是16位，12位單回轉(zhuǎn)，4位多回轉(zhuǎn)。圖7此外，在通訊協(xié)議上，多摩川提供了比較完備的接口協(xié)議和用戶通訊，具體內(nèi)容不在此一一介紹，有興趣的讀者朋友可以來電索取資料或咨詢。

    AS5147P，AMS）從AS5147P高速芯片能看到***角度位置可以以PWM、ABI、UVW等不同方式輸出，或通過主機(jī)接口直接讀取。根據(jù)不同應(yīng)用的要求，提供比較高14位的分辨率。這種技術(shù)可用于高精度角度位置檢測、高速旋轉(zhuǎn)系統(tǒng)和BLDC電機(jī)。所有旋轉(zhuǎn)磁性位置傳感器都可取代***或增量式光學(xué)傳感器以及其他磁性和電感技術(shù)、電位計(jì)或磁性開關(guān)。該芯片支持下的編碼器比較高轉(zhuǎn)速可以達(dá)到28000rpm。AS5147P同時(shí)內(nèi)置了AMS的獨(dú)有技術(shù)DAEC，該技術(shù)能在傳感器工作時(shí)對角度誤差進(jìn)行動態(tài)補(bǔ)償，消除高轉(zhuǎn)速下的角度測量滯后。而且該芯片在工作時(shí)無需外部屏蔽，就能對外部的雜散磁場免疫，保證精度的同時(shí)降低整個(gè)系統(tǒng)的成本。在電機(jī)應(yīng)用上這種高分辨率編碼器能實(shí)現(xiàn)極高水準(zhǔn)的位置控制。Melexis磁編碼器芯片Melexis磁編碼器傳感器在魯棒性和可靠性上一直是行業(yè)內(nèi)的**，尤其是其獨(dú)有的可編程Triaxis線性霍爾效應(yīng)傳感器芯片可以說是行業(yè)內(nèi)的***。這里我們直接選取Triaxis系列主流的芯片。（MLX90421，Melexis）MLX90421是單片磁性位置傳感器芯片。它由一個(gè)Triaxis霍爾磁性前端、一個(gè)模數(shù)信號調(diào)節(jié)器、一個(gè)應(yīng)用于高級信號處理的DSP和一個(gè)可編程輸出級驅(qū)動器組成，可以提供模擬或PWM輸出。雷尼紹編碼器昆山合作商。

    這樣接口電路簡單，而且通信速率高。采用并行輸出的編碼器輸出回路主要有集電極開路（如圖1所示）和射極跟隨（如圖2示）兩種方式。集電極開路輸出模式用戶端需要加接上拉電阻，如圖1中虛線所示；射極跟隨模式下，則應(yīng)加下拉電阻，如圖2中虛線所示。輸出數(shù)據(jù)線對應(yīng)從1、2、22…2?的數(shù)據(jù)位，用戶只需從數(shù)據(jù)總線直接讀取編碼器數(shù)據(jù)即可。并行輸出因?yàn)檎加玫臄?shù)據(jù)線太多只被低分辨率的編碼器采用，而高精度的編碼器多不采用并行輸出，而一般采用串行輸出，以節(jié)省輸出線。多摩川提供**串并行轉(zhuǎn)換芯片，用戶可依照通信協(xié)議對其進(jìn)行編程，將串行輸出的編碼器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為并行輸出，用戶從轉(zhuǎn)換芯片的輸出端讀取編碼器位置數(shù)據(jù)。多摩川公司的轉(zhuǎn)換芯片有AU5561和AU5688兩款，可以支持所有多摩川生產(chǎn)的串行輸出的***式編碼器的解碼。圖3所示是編碼器和AU5561轉(zhuǎn)換芯片之間的接口電路，串行輸出的***式編碼器內(nèi)部多采用ADM485或類似芯片作為輸出，因此在用戶端的解碼板上需要采用和ADM485兼容的芯片，作為與轉(zhuǎn)換芯片的中間接口電路。圖4是整個(gè)的系統(tǒng)接口電路圖，從圖中可以看出，芯片共可輸出40位，用戶可以根據(jù)自己的CPU選擇通訊模式，16位、32位單片機(jī)或DSP模式。雷尼紹編碼器江蘇有比較好的嗎？長沙增量編碼器雷尼紹編碼器價(jià)格優(yōu)惠

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    這就是對數(shù)據(jù)的低維表示。下面就需要一個(gè)解碼器將這些表示處理成原始大小的圖像。這里使用轉(zhuǎn)置卷積（可以將其視為與常規(guī)卷積相反的操作）。轉(zhuǎn)置卷積會放大圖像，增加其高度和寬度，同時(shí)減少其深度或特征圖的數(shù)量。decoder=([(32,kernel_size=3,strides=2,padding="valid",activation="selu",input_shape=[3,3,64]),(16,kernel_size=3,strides=2,padding="same",activation="selu"),(1,kernel_size=3,strides=2,padding="same",activation="sigmoid"),([28,28])])剩下要做的就是將編碼器與解碼器連接起來，并將它們作為一個(gè)完整的自編碼器進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練。使用二元交叉熵?fù)p失對模型進(jìn)行了20個(gè)epoch的訓(xùn)練，代碼如下：損失函數(shù)選擇來說：二元交叉熵和RMSE都可以被用作損失函數(shù)，兩者的主要區(qū)別在于二元交叉熵對大誤差的懲罰更強(qiáng)，這可以將重建圖像的像素值推入平均幅度，但是這反過來又會使重建的圖像不那么生動。因?yàn)檫@個(gè)數(shù)據(jù)集是灰度圖像，所以損失函數(shù)的選擇不會產(chǎn)生任何有意義的差異。下面看一下測試集中的一些圖像，以及自編碼器重建它們的效果如何。測試集的原始圖像（上）與它們的重建圖像（下）?？雌饋聿诲e(cuò)，但是一些細(xì)節(jié)模糊（這是自編碼器的缺陷，也是GAN的優(yōu)勢）。蘇州雷尼紹編碼器價(jià)格

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