GAN并不是你所需要的全部：從AE到VAE的自編碼器***總結(jié)deephub2022-03-16說到計(jì)算機(jī)生成的圖像肯定就會(huì)想到deepfake：將馬變成的斑馬或者生成一個(gè)不存在的貓。在圖像生成方面GAN似乎成為了主流，但是盡管這些模型在生成逼真的圖像方面取得了巨大成功，但他們的缺陷也是十分明顯的，而且并不是生成圖像的全部。自編碼器（autoencoder）作為生成的圖像的傳統(tǒng)模型還沒有過時(shí)并且還在發(fā)展，所以不要忘掉自編碼器！GAN并不是您所需要的全部當(dāng)談到計(jì)算機(jī)視覺中的生成建模時(shí)，幾乎都會(huì)提到GAN。使用GAN的開發(fā)了很多許多驚人的應(yīng)用程序，并且可以在這些應(yīng)用程序中生成高保真圖像。但是GAN的缺點(diǎn)也十分明顯：1、訓(xùn)練不穩(wěn)定，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)梯度消失、模式崩潰問題（會(huì)生成相同的圖像），這使得我們需要做大量的額外工作來為數(shù)據(jù)找到合適的架構(gòu)。2、GAN很難反轉(zhuǎn)（不可逆），這意味著沒有簡單的方法可以從生成的圖像反推到產(chǎn)生這個(gè)圖像的噪聲輸入。例如：如果使用可逆生成模型進(jìn)行生成的圖像的增強(qiáng)，可以直接獲得生成圖像的特定輸入，然后在正確的方向上稍微擾動(dòng)它這樣就可以獲得非常相似的圖像，但是GAN做到這一點(diǎn)很麻煩。3、GAN不提供密度估計(jì)。雷尼紹編碼器價(jià)格比較少的。寧波自動(dòng)雷尼紹編碼器大量現(xiàn)貨

    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(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，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(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）。蘇州品質(zhì)雷尼紹編碼器價(jià)格雷尼紹編碼器進(jìn)口的。

    沒有確定的性能，也就沒有性價(jià)比。性價(jià)比=0/1=0?！钚羌?jí)：往上一級(jí)，就是簡單地設(shè)計(jì)了內(nèi)部電源啊，信號(hào)處理啊，這些**基本的成品編碼器所需要的性能參數(shù)，適用于小型加工設(shè)備。屬于小型加工設(shè)備經(jīng)濟(jì)級(jí)編碼器。這種經(jīng)濟(jì)級(jí)編碼器，它主要只需要適用于一兩種機(jī)械設(shè)備能夠用，滿足有限的性能要求，然后就可以批量生產(chǎn)了?！睢钚羌?jí)：那么再上一級(jí)，就是經(jīng)過有性能設(shè)計(jì)的小型經(jīng)濟(jì)級(jí)編碼器，可以更通用一些。多種小型機(jī)械設(shè)備都能夠適用，這種針對小型設(shè)備的電氣機(jī)械等環(huán)境因素，它都是有過一定的性能設(shè)計(jì)，目前**典型的就是大量的經(jīng)濟(jì)級(jí)的小型伺服電機(jī)編碼器,這種小型伺服電機(jī)的編碼器目前的市場量非常大，2500線UVW為主。各種小型伺服電機(jī)配置。當(dāng)然，有些伺服電機(jī)編碼器也有特定的性能要求和較高等級(jí)的設(shè)計(jì)，例如溫度有些設(shè)計(jì)到了120度?！睢睢钚羌?jí)：經(jīng)濟(jì)級(jí)自動(dòng)化編碼器。主要是以日系的經(jīng)濟(jì)級(jí)小型PLC所配的自動(dòng)化編碼器為主。自動(dòng)化的編碼器的要求比伺服編碼器的要求更高一些。因?yàn)樽詣?dòng)化的應(yīng)用環(huán)境更復(fù)雜些，具體用到哪里，預(yù)先是不知道的。那里的電氣環(huán)境，溫度范圍，現(xiàn)場振動(dòng)，灰塵水汽防護(hù)等級(jí)的要求都要高了。典型以市場上大量日系的連接PLC的普通增量編碼器為主。

    在伺服驅(qū)動(dòng)器位置傳感器的設(shè)計(jì)上，通常需要具有高EMC抗擾度和較少的外機(jī)接口；同時(shí)在電源設(shè)計(jì)上要做到外形小巧，高效率和低噪聲；而在編碼器的設(shè)計(jì)上，則通常使用小尺寸，低功率的半導(dǎo)體解決方案，以實(shí)現(xiàn)緊湊型設(shè)計(jì)。在編碼器設(shè)計(jì)上，無論是***式還是增量式，通常都采用光學(xué)或磁性兩種測量原理之一。光學(xué)編碼器是之前高分辨率應(yīng)用上的主要選擇。而隨著磁編碼器技術(shù)的推進(jìn)，在許多方面比光學(xué)技術(shù)更耐用，慢慢的磁性編碼器成為工業(yè)應(yīng)用中的主流選擇。磁性編碼器中很重要的傳感器部分通常是能感應(yīng)電壓變化的霍爾效應(yīng)器件，或者是磁阻器件，目前霍爾效應(yīng)器件居多。從某種意義上說編碼器性能決定著伺服系統(tǒng)性能的上限，而編碼器芯片在很大程度上又決定了編碼器的性能。目前日系和歐美系是主流的兩個(gè)選擇。日系偏向于封閉系統(tǒng)，軟硬件自己做。歐美系會(huì)開放一些，專業(yè)的人做專一的事，從編碼器**芯片到整體器件到伺服系統(tǒng)，分工明確技術(shù)性強(qiáng)。AMS磁編碼器芯片傳感即生活，AMS的風(fēng)格以顛覆性創(chuàng)新著稱，這也展現(xiàn)在產(chǎn)品中，在編碼器技術(shù)上AMS技術(shù)實(shí)力肯定是*****。AMS的磁編碼器是旋轉(zhuǎn)編碼器，內(nèi)部的磁性角度傳感器能夠檢測旋轉(zhuǎn)軸上兩極磁鐵圍繞IC中心旋轉(zhuǎn)時(shí)的***角度方位。。雷尼紹編碼器有沒有比較好的。

    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過程中不可避免地會(huì)丟失一些信息，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，并且沒有噪聲和對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。可以使用自編碼器進(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)。雷尼紹編碼器有沒有推薦的。常州磁編碼器雷尼紹編碼器價(jià)格

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    同時(shí)也有著一些缺點(diǎn)。我們先來講講其跟GAN相比有著哪些優(yōu)點(diǎn)。***點(diǎn)，我們使用GAN來生成圖片有個(gè)很不好的缺點(diǎn)就是我們生成圖片使用的隨機(jī)高斯噪聲，這意味著我們并不能生成任意我們指定類型的圖片，也就是說我們沒辦法決定使用哪種隨機(jī)噪聲能夠產(chǎn)生我們想要的圖片，除非我們能夠把初始分布全部試一遍。但是使用自動(dòng)編碼器我們就能夠通過輸出圖片的編碼過程得到這種類型圖片的編碼之后的分布，相當(dāng)于我們是知道每種圖片對應(yīng)的噪聲分布，我們就能夠通過選擇特定的噪聲來生成我們想要生成的圖片。第二點(diǎn)，這既是生成網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)同時(shí)又有著一定的局限性，這就是生成網(wǎng)絡(luò)通過對抗過程來區(qū)分“真”的圖片和“假”的圖片，然而這樣得到的圖片只是盡可能像真的，但是這并不能保證圖片的內(nèi)容是我們想要的，換句話說，有可能生成網(wǎng)絡(luò)盡可能的去生成一些背景圖案使得其盡可能真，但是里面沒有實(shí)際的物體。自動(dòng)編碼器的結(jié)構(gòu)首先我們給出自動(dòng)編碼器的一般結(jié)構(gòu)從上面的圖中，我們能夠看到兩個(gè)部分，***個(gè)部分是編碼器(Encoder)，第二個(gè)部分是解碼器(Decoder)，編碼器和解碼器都可以是任意的模型，通常我們使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為編碼器和解碼器。輸入的數(shù)據(jù)經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降維到一個(gè)編碼(code)。寧波自動(dòng)雷尼紹編碼器大量現(xiàn)貨

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