這種混合模型使用GAN的鑒別器在典型的對抗訓練中學到的知識來提高AE的生成能力。“Autoencodingbeyondpixelsusingalearnedsimilaritymetric”（arXiv：）在上圖中作者使用他們的模型從學習的表示中重建一組圖像，這是GAN無法做到的，因為GAN缺乏上面說過的的可逆性。從圖上看重建看起來很不錯。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揮作用（自編碼器可能還沒被完全的開發），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。自編碼器都是關于如何有效地表示數據的。他們的工作是找到一個高維輸入的低維表示，在不損失內容的情況下重建原始輸入。從下圖所示的quickdraw數據集中獲取“斧頭”。圖像為28x28灰度，這意味著它由784個像素組成。自編碼器會找到從這個784維空間到2D空間的映射，這樣壓縮后的ax圖像將*由兩個數字描述：地圖上的X和Y坐標。接下來，*知道X-Y坐標，自編碼器將嘗試*從這兩個值重建原始的784個像素。自編碼器學習其輸入的低維度表示。重建肯定不會是完美的，因為在壓縮過程中不可避免地會丟失一些信息。去哪選購亨士樂編碼器。本地亨士樂編碼器技術參數

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時，ReLU是個很好的選擇。如果輸入x_i可以假設負值，那么ReLU當然是一個糟糕的選擇，而且恒等函數是一個更好的選擇。Sigmoid函數σ可以假定所有值的范圍在]0,1[。作為余數，它的公式是只有當輸入的觀測值x_i都在]0,1[范圍內，或者將它們歸一化到這個范圍內，才能使用這個***函數。在這種情況下，對于輸出層的***函數來說，Sigmoid函數是一個不錯的選擇。損失函數與任何神經網絡模型一樣，這里需要一個損失函數來**小化。這個損失函數應該測量輸入x_i和輸出xi之間的差異有多大：其中，FFA、g和f是由全連接層獲得的函數。自編碼器***使用兩種損失函數：均方差和二進制交叉熵。它們只有在滿足特定需求時才能使用。由于自編碼器試圖解決回歸問題，**常用的損失函數是均方差（MSE）：如果FFA輸出層的***函數是一個sigmoid函數，即將神經元輸出限制在0到1之間，并且輸入特征被標準化為0到1之間，我們以使用LCE表示的二元交叉熵作為損失函數。重構誤差重構誤差(RE)是一個度量，它指示了自編碼器能夠重建輸入觀測值x_i的好壞。**典型的RE應用是MSE這很容易計算出來。在使用自編碼器進行異常檢測時，常常用到RE。對于重建誤差有一個簡單的直觀解釋。當RE值較大時

    我們會得到什么？減法必須發生在潛在空間中。cat_1=var_encoder(X_train[19015,:,:].reshape(1,28,28))[0].numpy()cat_2=var_encoder(X_train[7685,:,:].reshape(1,28,28))[0].numpy()result=var_decoder(cat_1-cat_2)結果類似于胡須？還真有點像本文中已經介紹了自編碼器如何學習數據的低維表示，以及這些潛在表示對于新圖像的生成是如何不完美的，至少在傳統自編碼器的情況下：它們學習的空間難以采樣且不連續。還介紹了變分自編碼器如何通過向編碼器引入隨機性并增強損失函數來強制學習連續且有意義的潛在空間來緩解這些問題，從而允許在圖像之間進行算術和變形。上面討論的示例是在具有現成架構的簡單數據集上訓練的。想象一下實際應用得時候變分自編碼器有多么強大！引用：·GeronA.,2019,2ndedition,Hands-OnMachineLearningwithScikit-LearnandTensorFlow:Concepts,Tools,andTechniquestoBuildIntelligentSystems,O’Reilly·FosterD.,2019,’Reilly/post/bc1df57b1f1a499c996e92875ec48923本文作者：Micha?Oleszak特別聲明：以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布，本平臺*提供信息存儲服務。Notice:Thecontentabove。蘇州亨士樂編碼器保修嗎?

    實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，使用方差的對數來描述正態分布，而不是按原樣描述方差。這是因為方差需要為正，而對數方差可以是任何值。2、編碼器使用自定義采樣層，該層根據均值和對數變量從多元法線中采樣一個點。下面就是代碼：classSampling():defcall(self,inputs):mean,log_var=inputsepsilon=(ape(log_var))returnmean+(log_var/2)*epsilon為什么變分編碼器可以工作與傳統編碼器相比，VAE不將輸入映射到一個確定性點，而將其映射到某個空間中的一個隨機點。為什么這個更好呢?對于一個相同的圖像，每次都會在潛在空間中得到一個稍微不同的點（盡管它們都在均值附近）。這使得VAE了解該鄰域中的所有點在解碼時都應該產生類似的輸出。亨士樂編碼器質量怎么樣？制造亨士樂編碼器成本價

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    Hengslter（亨士樂）總部位于德國西南部的Aldingen，靠近BlackForest-該地區是德國工業先驅和投資者的聚集地，Hengstler的創建者JohannesHengstler，他于1846年所開設的工廠，成為現在Hengstler的中心所在地。Hengstler（亨士樂）工廠*初從事鐘表彈簧的制造；現在Hengslter從事從微型計數器到***值型空心軸編碼器等產品的制造，產品應用于工廠自動化、電梯、重載工業、風電、石油天然氣等行業Hengstler產品：編碼器、繼電器、計數器、工業打印機、切刀。其中編碼器品牌包括：Dynapar（丹納帕），Northstar（北極星），Harowe.現本公司優勢經銷Hengslter（亨士樂）產品、價格從優，部分進口產品清單如下,歡迎廣大客戶朋友來電來函咨詢：（鐘工68453130:傳真號:）F18-4096/0-3362F18-4096/8-39GAF18-5000/0-536PF18-5000/4-36D1F18-5000/4-593AEncoderF18-5000/8-36D1F185000/8-86GAF18-8192/0-43H1F18-8192/0-43HAF18-8192/8-4920F18-1000/8-86GAM15-0200/0-115AM15-0200/0-130CM15-0200/0-1360M15-0200/0-2140M15-0200/0-234CM15-0200/0-235BM15-0400/0-130AM15-0400/0-131BM15-0400/0-2042M15-0400/0-204AM15-0500/0-035AM15-0500/0-1158M15-0500/0-130BM15-0500/0-134AM15。本地亨士樂編碼器技術參數

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