因為這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的照片。但是這樣我們其實并不能任意生成圖片，因為我們沒有辦法自己去構造隱藏向量，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，這時我們就可以通過變分自動編碼器來解決這個問題。其實原理特別簡單，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標準正態分布，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標準正態分布的隨機隱含向量，這樣通過解碼器就能夠生成我們想要的圖片，而不需要給它一張原始圖片先編碼。在實際情況中，我們需要在模型的準確率上與隱含向量服從標準正態分布之間做一個權衡，所謂模型的準確率就是指解碼器生成的圖片與原圖片的相似程度。我們可以讓網絡自己來做這個決定，非常簡單，我們只需要將這兩者都做一個loss，然后在將他們求和作為總的loss，這樣網絡就能夠自己選擇如何才能夠使得這個總的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的數學推導，你就知道會有一個東西叫KLdivergence來衡量兩種分布的相似程度。雷尼紹編碼器有沒有比較實在的。河北雷尼紹編碼器定做價格

    SICK編碼器的參數應怎樣操作才會正常運行閱讀：1540發布時間：2018/12/28SICK編碼器的參數應怎樣操作才會正常運行SICK編碼器一電刷接觸導電區或絕緣區來表示代碼的狀態是“1”還是“0”；非接觸式的接受敏感元件是光敏元件或磁敏元件，采用光敏元件時以透光區和不透光區來表示代碼的狀態是“1”還是“0”。按照工作原理SICK編碼器可分為增量式和式兩類。SICK編碼器是將位移轉換成周期性的電信號，再把這個電信號轉變成計數脈沖，用脈沖的個數表示位移的大小。式編碼器的每一個位置對應一個確定的數字碼，因此它的示值只與測量的起始和終止位置有關，而與測量的中間過程無關。SICK編碼器以轉動時輸出脈沖，通過計數設備來知道其位置，當編碼器不動或停電時，依靠計數設備的內部記憶來記住位置。這樣，當停電后，編碼器不能有任何的移動，當來電工作時，編碼器輸出脈沖過程中，也不能有干擾而丟失脈沖，不然，計數設備記憶的零點就會偏移，而且這種偏移的量是無從知道的，只有錯誤的結果出現后才能知道。解決的方法是增加參考點，編碼器每經過參考點，將參考位置修正進計數設備的記憶位置。在參考點以前，是不能保證位置的準確性的。為此，在工控中就有每次操作先找參考點。河北雷尼紹編碼器定做價格雷尼紹編碼器蘇州有好的嗎？

    **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、自監督學習和生成模型。傳統的自編碼器AE這里使用Google游戲“Quick,Draw!”的玩家制作的手繪形狀的quickdraw數據集構建一個簡單的自編碼器。為了方便演示，我們將只使用三類圖像：狗、貓和樹。這是圖像的示例。如何構建一個自編碼器呢？它需要由兩部分組成：編碼器，它接收輸入圖像并將其壓縮為低維表示，以及解碼器，它做相反的事情：從潛在表示產生原始大小的圖像.讓我們從編碼器開始。因為是處理圖像所以在網絡中使用卷積層。該模型將輸入圖像依次通過卷積層和**大池化層，以將它們壓縮成低維表示。encoder=([([28,28,1],input_shape=[28,28]),(16,kernel_size=3,padding="same",activation="selu"),(pool_size=2),(32,kernel_size=3,padding="same",activation="selu"),(pool_size=2),(64,kernel_size=3,padding="same",activation="selu"),(pool_size=2)])這種特殊的架構基于AurélienGéron在他的書中用于FashionMNIST數據集的架構（參見底部的來源）。這里使用SELU***而不是ReLU，是因為他比較新，效果也好編碼器**終輸出64個特征圖，每個特征圖大小為3x3。

    )#KLdivergencereturnBCE+KLD另外變分編碼器除了可以讓我們隨機生成隱含變量，還能夠提高網絡的泛化能力。**后是VAE的代碼實現：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的結果比普通的自動編碼器要好很多，下面是結果：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那樣去對抗來學習，這就使得生成的圖片會有點模糊。現在已經有一些工作是將VAE和GAN結合起來，使用VAE的結構，但是使用對抗網絡來進行訓練，具體可以參考一下這篇論文：/pdf/文中相關代碼鏈接：/RK5gxpM英文參考：/RtoJRAa延伸閱讀：研習社***福利ID：OKweiwu關注AI研習社后，回復【1】獲取【千G神經網絡/AI/大數據、教程、論文！】百度云盤地址！返回搜狐。雷尼紹編碼器有沒有推薦的。

    ***個問題就出現了：在這種情況下，“隨機”是什么意思？它應該來自正態分布還是均勻分布？分布應該如何參數化？下圖顯示了對測試數據樣本進行編碼后潛在空間值的概率密度。除此以外，我還計算了一些匯總統計數據：**小潛在空間值為，**大值為。對于隨機點采樣，讓潛在空間以零為中心對稱中心化會容易得多，或者說至少以某種方式是有界的，需要一個**大值和**小值。要點：潛在空間值形成不規則的、無界的分布，會使隨機點采樣變得困難。圖像多樣性另一個問題涉及潛在空間中各個類別的**區域，這會影響生成圖像的多樣性。模型的潛在空間是3x3x64，它是576維的無法可視化。為了便于解釋可以嘗試對一個維度進行3D切片，其形狀為3x1x1。只考慮此切片時，每個圖像在潛在空間中由3D矢量表示可以將其可視化為散點圖。這是測試數據樣本的圖：藍色點云分布在比紅色和綠色云小得多的體積上。這意味著如果要從這個空間中隨機抽取一個點，**終得到貓或狗的可能性要比得到樹的可能性大得多。在極端情況下，考慮到潛在空間的所有576個維度，可能永遠不會對樹進行采樣，這違背了對生成模型能夠覆蓋它所看到的數據的整個空間的要求。要點：不同圖像類別的潛在表示可能在大小上有所不同。雷尼紹編碼器有沒有比較合適的。貴州雷尼紹編碼器價位

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