***個(gè)問(wèn)題就出現(xiàn)了：在這種情況下，“隨機(jī)”是什么意思？它應(yīng)該來(lái)自正態(tài)分布還是均勻分布？分布應(yīng)該如何參數(shù)化？下圖顯示了對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行編碼后潛在空間值的概率密度。除此以外，我還計(jì)算了一些匯總統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)：**小潛在空間值為，**大值為。對(duì)于隨機(jī)點(diǎn)采樣，讓潛在空間以零為中心對(duì)稱中心化會(huì)容易得多，或者說(shuō)至少以某種方式是有界的，需要一個(gè)**大值和**小值。要點(diǎn)：潛在空間值形成不規(guī)則的、無(wú)界的分布，會(huì)使隨機(jī)點(diǎn)采樣變得困難。圖像多樣性另一個(gè)問(wèn)題涉及潛在空間中各個(gè)類別的**區(qū)域，這會(huì)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(wú)法可視化。為了便于解釋可以嘗試對(duì)一個(gè)維度進(jìn)行3D切片，其形狀為3x1x1。只考慮此切片時(shí)，每個(gè)圖像在潛在空間中由3D矢量表示可以將其可視化為散點(diǎn)圖。這是測(cè)試數(shù)據(jù)樣本的圖：藍(lán)色點(diǎn)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(gè)空間中隨機(jī)抽取一個(gè)點(diǎn)，**終得到貓或狗的可能性要比得到樹(shù)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(gè)維度，可能永遠(yuǎn)不會(huì)對(duì)樹(shù)進(jìn)行采樣，這違背了對(duì)生成模型能夠覆蓋它所看到的數(shù)據(jù)的整個(gè)空間的要求。要點(diǎn)：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(méi)有比較合適的。遼寧雷尼紹編碼器價(jià)格查詢

    也就是說(shuō)可以生成圖像但無(wú)法知道特定特征出現(xiàn)在其中的可能性有多大。例如：如果對(duì)于異常檢測(cè)來(lái)說(shuō)密度估計(jì)是至關(guān)重要的，如果有生成模型可以告訴我們一只可能的貓與一只不太可能的貓的樣子，我們就可以將這些密度估計(jì)傳遞給下游的異常檢測(cè)任務(wù)，但是GAN是無(wú)法提供這樣的估計(jì)的。自編碼器(AE)是一種替代方案。它們相對(duì)快速且易于訓(xùn)練、可逆且具有概率性。AE生成的圖像的保真度可能還沒(méi)有GAN的那么好，但這不是不使用他們的理由！自編碼器還沒(méi)有過(guò)時(shí)有人說(shuō)：一旦GAN出現(xiàn)，自編碼器就已經(jīng)過(guò)時(shí)了。這在某種程度上是正確的，但時(shí)代在進(jìn)步GAN的出現(xiàn)讓自編碼器的發(fā)展有了更多的動(dòng)力。在仔細(xì)地研究后人們已經(jīng)意識(shí)到GAN的缺點(diǎn)并接受它們并不總是**適合的模型。，所以目前對(duì)自編碼器繼續(xù)進(jìn)行更加深入的研究。例如，一種被稱為矢量量化變分自編碼器(VectorQuantizedVariationalAutoEncoder/VQ-VAE)的自回歸AE聲稱可以生成與GAN的質(zhì)量相匹配的圖像，同時(shí)不會(huì)有GAN的已知缺點(diǎn)，例如模式崩潰和缺乏多樣性等問(wèn)題。使用VQ-VAE-2生成多樣化的高保真圖像”（鏈接：arXiv：）在論文中，作者通過(guò)生成漁民圖像將他們的AE模型與DeepMind的BigGAN進(jìn)行了比較。福建雷尼紹編碼器作用雷尼紹編碼器進(jìn)口的。

    測(cè)量顯示*需1m/步（低分辨率），則可選擇12ppr，如果需要顯示（高分辨率）應(yīng)選擇1200ppr或者以上的編碼器。如果你選擇了600ppr的編碼器測(cè)量顯示，則需要進(jìn)行比例換算，降。2、將所選擇的單圈脈沖數(shù)ppr和電機(jī)驅(qū)動(dòng)增量編碼器的大轉(zhuǎn)速綜合考慮，計(jì)算工作頻率，確保其不會(huì)引起在大轉(zhuǎn)速下脈沖輸出頻率超過(guò)編碼器的脈沖輸出頻率和控制器的輸入頻率。3、注意可能使用的控制器帶有2倍或者4倍倍頻功能，按以上事例，，選擇600ppr并進(jìn)行2倍頻或者300ppr進(jìn)行4倍頻，可達(dá)到同樣的效果。SICK編碼器的特點(diǎn)具有體積小，重量輕，機(jī)構(gòu)緊湊，安裝方便，維護(hù)簡(jiǎn)單，驅(qū)動(dòng)力矩小，其具有高精度，大量程測(cè)量，反應(yīng)快，數(shù)字化輸出特點(diǎn)，非常適合測(cè)速度，可無(wú)限累加測(cè)量。SICK編碼器但是存在零點(diǎn)累計(jì)誤差，抗干擾較差，接收設(shè)備的停機(jī)需斷電記憶，開(kāi)機(jī)應(yīng)找零或參考位等問(wèn)題。

    但整體重建精度似乎相當(dāng)不錯(cuò)。另一種可視化自編碼器所學(xué)內(nèi)容的方法是將一些測(cè)試圖像*傳遞給編碼器。這將產(chǎn)生它們的潛在表示，本例(3,3,64)。然后使用降維算法（例如t-SNE）將它們映射到二維并繪制散點(diǎn)圖，通過(guò)它們的標(biāo)簽（貓、狗或樹(shù)）為點(diǎn)著色，如下圖所示：可以清楚地看到，樹(shù)與其他圖像分離良好而貓和狗則有點(diǎn)混雜。注意底部的大藍(lán)**域，這些是帶有胡須的貓頭的圖像這些并沒(méi)有與狗混淆。但是在圖的的上半部分都是從動(dòng)物的側(cè)面，這使得區(qū)分貓和狗變得更加困難。這里一個(gè)非常值得關(guān)注的事情是，自編碼器在沒(méi)有給出標(biāo)簽的情況下了解了多少圖像類別?。ㄉ厦嬲f(shuō)到的自監(jiān)督學(xué)習(xí)）要點(diǎn)：自編碼器可以在沒(méi)有標(biāo)簽的情況下學(xué)習(xí)很多關(guān)于圖像分類的知識(shí)。傳統(tǒng)的自編碼器模型似乎已經(jīng)學(xué)會(huì)了數(shù)據(jù)的有意義的潛在表示。下面讓我們回到本文的主題：它可以作為生成模型嗎？傳統(tǒng)自編碼器作為生成模型首先明確一下我們對(duì)生成模型的期望：希望能夠選擇潛在空間中的任何隨機(jī)點(diǎn)，將其通過(guò)解碼器獲得逼真的圖像。**重要的是，在潛在空間中選擇不同的隨機(jī)點(diǎn)應(yīng)該會(huì)產(chǎn)生不同的生成圖像，這些圖像應(yīng)該涵蓋模型看到的所有類型的數(shù)據(jù)：貓、狗和樹(shù)。從潛在空間采樣當(dāng)我們?cè)跐撛诳臻g中選擇一個(gè)隨機(jī)點(diǎn)時(shí)。雷尼紹編碼器蘇州比較好的。

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    這就是對(duì)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(huì)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(lái)，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(duì)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(lái)說(shuō)：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(duì)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(guò)來(lái)又會(huì)使重建的圖像不那么生動(dòng)。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(huì)產(chǎn)生任何有意義的差異。下面看一下測(cè)試集中的一些圖像，以及自編碼器重建它們的效果如何。測(cè)試集的原始圖像（上）與它們的重建圖像（下）?？雌饋?lái)不錯(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(shì)）。遼寧雷尼紹編碼器價(jià)格查詢

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