原標題：深度學習自動編碼器還能用于數(shù)據(jù)生成？這篇文章告訴你答案AI研習社按：本文作者廖星宇，原載于作者知乎專欄，AI研習社經(jīng)授權(quán)發(fā)布。什么是自動編碼器自動編碼器(AutoEncoder)**開始作為一種數(shù)據(jù)的壓縮方法，其特點有:跟數(shù)據(jù)相關(guān)程度很高，這意味著自動編碼器只能壓縮與訓練數(shù)據(jù)相似的數(shù)據(jù)，這個其實比較顯然，因為使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取的特征一般是高度相關(guān)于原始的訓練集，使用人臉訓練出來的自動編碼器在壓縮自然界動物的圖片是表現(xiàn)就會比較差，因為它只學習到了人臉的特征，而沒有能夠?qū)W習到自然界圖片的特征；壓縮后數(shù)據(jù)是有損的，這是因為在降維的過程中不可避免的要丟失掉信息；到了2012年，人們發(fā)現(xiàn)在卷積網(wǎng)絡(luò)中使用自動編碼器做逐層預訓練可以訓練更加深層的網(wǎng)絡(luò)，但是很快人們發(fā)現(xiàn)良好的初始化策略要比費勁的逐層預訓練有效地多，2014年出現(xiàn)的BatchNormalization技術(shù)也是的更深的網(wǎng)絡(luò)能夠被被有效訓練，到了15年底，通過殘差(ResNet)我們基本可以訓練任意深度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。所以現(xiàn)在自動編碼器主要應用有兩個方面，***是數(shù)據(jù)去噪，第二是進行可視化降維。然而自動編碼器還有著一個功能就是生成數(shù)據(jù)。我們之前講過GAN，它與GAN相比有著一些好處。雷尼紹編碼器便宜的有嗎。銷售雷尼紹編碼器按需定制

    沒有確定的性能，也就沒有性價比。性價比=0/1=0?！钚羌墸和弦患?，就是簡單地設(shè)計了內(nèi)部電源啊，信號處理啊，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)濟級編碼器。這種經(jīng)濟級編碼器，它主要只需要適用于一兩種機械設(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?！睢钚羌墸耗敲丛偕弦患墸褪墙?jīng)過有性能設(shè)計的小型經(jīng)濟級編碼器，可以更通用一些。多種小型機械設(shè)備都能夠適用，這種針對小型設(shè)備的電氣機械等環(huán)境因素，它都是有過一定的性能設(shè)計，目前**典型的就是大量的經(jīng)濟級的小型伺服電機編碼器,這種小型伺服電機的編碼器目前的市場量非常大，2500線UVW為主。各種小型伺服電機配置。當然，有些伺服電機編碼器也有特定的性能要求和較高等級的設(shè)計，例如溫度有些設(shè)計到了120度?！睢睢钚羌墸航?jīng)濟級自動化編碼器。主要是以日系的經(jīng)濟級小型PLC所配的自動化編碼器為主。自動化的編碼器的要求比伺服編碼器的要求更高一些。因為自動化的應用環(huán)境更復雜些，具體用到哪里，預先是不知道的。那里的電氣環(huán)境，溫度范圍，現(xiàn)場振動，灰塵水汽防護等級的要求都要高了。典型以市場上大量日系的連接PLC的普通增量編碼器為主。多功能雷尼紹編碼器機械結(jié)構(gòu)雷尼紹編碼器江蘇本地的有嗎？

    2月20日公司收到兩個現(xiàn)場返回來的編碼器，是安徽一個垃圾焚燒處理場用了五年的又臟又臭的***值多圈編碼器，因為太臟了，信號有點不穩(wěn)定，用戶希望檢測一下看是否還能用嗎。擦拭干凈查看標簽一品一碼，是13年6月交貨的，就在這么臟的垃圾吊上用了五年。因為現(xiàn)場還有其他幾個同型號的還用得好好的，用戶處于設(shè)備維護成本考慮，要我們檢測一下是否是維修師傅誤判，是否還能繼續(xù)使用，這是用戶對我們產(chǎn)品的充分信任，他們認為這是一款足夠強大的產(chǎn)品。那么惡劣環(huán)境下的***值編碼器該如何選呢？編碼器使用工程師經(jīng)常掉入的誤區(qū)：***，是“能用就好”只剩下功能了。這個“能用”是過去在哪個級別應用？接下去用有沒有越級使用？典型的是經(jīng)濟級的日系編碼器，用到了歐系電機所需要的標準工業(yè)等級上。表面上看，通上電確實是能用的。但是用下來經(jīng)常這個問題那個問題的，需要返回到現(xiàn)場去找毛病。工程師大量的時間，浪費在去現(xiàn)場出差的路上。那么這個時候的性價比，已經(jīng)輸在大量的人工成本浪費上了，還有什么性價比可言？第二，就是大品牌就好，尤其是掛上“進口”兩個字，不管它是什么品牌，總以為就是好的。實際上大品牌有各種產(chǎn)品，編碼器不一定是它的優(yōu)勢主力產(chǎn)品。

    可以看到AE生成的圖像之間還是有多少變化的。另外，在自編碼器領(lǐng)域另一個令人興奮的研究的例子是VAE/GAN。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?！癆utoencodingbeyondpixelsusingalearnedsimilaritymetric”（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(fā)揮作用（自編碼器可能還沒被完全的開發(fā)），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。使用自編碼器進行表示學習自編碼器都是關(guān)于如何有效地表示數(shù)據(jù)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(nèi)容的情況下重建原始輸入。從下圖所示的quickdraw數(shù)據(jù)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(shù)字描述：地圖上的X和Y坐標。接下來，*知道X-Y坐標。雷尼紹編碼器有沒有優(yōu)惠的。

    但整體重建精度似乎相當不錯。另一種可視化自編碼器所學內(nèi)容的方法是將一些測試圖像*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圖，通過它們的標簽（貓、狗或樹）為點著色，如下圖所示：可以清楚地看到，樹與其他圖像分離良好而貓和狗則有點混雜。注意底部的大藍**域，這些是帶有胡須的貓頭的圖像這些并沒有與狗混淆。但是在圖的的上半部分都是從動物的側(cè)面，這使得區(qū)分貓和狗變得更加困難。這里一個非常值得關(guān)注的事情是，自編碼器在沒有給出標簽的情況下了解了多少圖像類別?。ㄉ厦嬲f到的自監(jiān)督學習）要點：自編碼器可以在沒有標簽的情況下學習很多關(guān)于圖像分類的知識。傳統(tǒng)的自編碼器模型似乎已經(jīng)學會了數(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生成模型的期望：希望能夠選擇潛在空間中的任何隨機點，將其通過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點應該會產(chǎn)生不同的生成圖像，這些圖像應該涵蓋模型看到的所有類型的數(shù)據(jù)：貓、狗和樹。從潛在空間采樣當我們在潛在空間中選擇一個隨機點時。雷尼紹編碼器有進口的嗎？省電雷尼紹編碼器什么價格

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    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，但是我們的目標是希望它足以識別原始圖像。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進行說明，但實際上潛在空間通常會更大，但仍比輸入圖像小得多。自編碼器的工作是創(chuàng)建一個低維表示讓它重建原始輸入。這確保了這個潛在空間壓縮了**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：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。這個特點使得它在許多方面都具有吸引力?？梢允褂米跃幋a器進行降維或特征提取（可以構(gòu)建一個在數(shù)學上等同于主成分分析或PCA的自編碼器，我們以前有個相應的文章，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習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用。它們可用于對圖像進行去噪：只需輸入一張有噪聲的圖像，自編碼器會重建原始的無噪聲圖像。它們還可用于自監(jiān)督預訓練，其中模型從大量未標記數(shù)據(jù)中學習圖像特征，然后針對一小部分標記數(shù)據(jù)上的某些監(jiān)督任務進行微調(diào)。銷售雷尼紹編碼器按需定制

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