同時減少其深度或特征圖的數量。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，并將它們作為一個完整的自編碼器進行聯合訓練。使用二元交叉熵損失對模型進行了20個epoch的訓練，代碼如下：ae=([encoder,decoder])pile(loss="binary_crossentropy",optimizer=(learning_rate=),metrics=["accuracy"])history=(X_train,X_train,epochs=20,validation_data=(X_val,X_val))損失函數選擇來說：二元交叉熵和RMSE都可以被用作損失函數，兩者的主要區別在于二元交叉熵對大誤差的懲罰更強，這可以將重建圖像的像素值推入平均幅度，但是這反過來又會使重建的圖像不那么生動。因為這個數據集是灰度圖像，所以損失函數的選擇不會產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）。看起來不錯，但是一些細節模糊（這是自編碼器的缺陷，也是GAN的優勢）。亨士樂編碼器低價的哪家。四川亨士樂編碼器作用

神經網絡通常用于監督環境。這意味著對于每個訓練觀測值x_i，都將有一個標簽或期望值y_i。在訓練過程中，神經網絡模型將學習輸入數據和期望標簽之間的關系。現在，假設只有未標記的觀測數據，這意味著只有由i=1，...，M的M觀測數據組成的訓練數據集S_T。在這一數據集中，x_i∈R^n，n∈N。1986年，Rumelhart、Hinton和Williams***提出了自編碼器（Autoencoder），旨在學習以盡可能低的誤差重建輸入觀測值x_i。為什么要學習重建輸入觀測值？如果你很難想象這意味著什么，想象一下由圖片組成的數據集。自編碼器是一個讓輸出圖像盡可能類似輸入之一的算法。也許你會感到困惑，似乎沒有理由這樣做。為了更好地理解為什么自編碼器是有用的，我們需要一個更加翔實（雖然還沒有明確）的定義。圖1：自動編碼器的一般架構。為了更好地理解自編碼器，我們需要了解它的經典架構。如下圖1所示。自編碼器的主要組成部分有三個：編碼器、潛在特征表示和解碼器。圖1：自動編碼器的一般架構。一般來說，我們希望自編碼器能夠很好地重建輸入。同時，它還應該創建一個有用且有意義的潛在表示(圖1中編碼器部分的輸出)。福建亨士樂編碼器按需定制亨士樂編碼器昆山哪家好？

    ES2402變頻器調試指導書1、1、編碼器連接（海德漢ECN13132、操作器操作說明面板操作說明鍵盤包括：導航鍵、一個模式鍵M三個控制鍵（含紅色復位鍵）四維導航鍵用于控制參數結構并更改參數值。模式鍵用于切換各種顯示模式，如察看參數，編輯參數、狀態。若選用鍵盤模式，可用三個控制鍵控制變頻器。紅色停止鍵可以用于變頻器復位。如果你***次使用變頻器時（單獨變頻器時，當變頻器已安裝柜內且到現場后，請不要隨便按此操作），變頻器恢復出廠值方法：方法是=1233（歐洲標準），然后按紅色復位鍵改變控制模式方法：將=1253（歐洲標準），按紅色復位鍵，然后從OPENLF更改到SERVO按復位鍵（紅色顯示所有菜單方法：=L2，按M鍵，將=1000,按紅色復位鍵保存軟件版本查詢：改變模式并恢復出廠值（菜單15到20除外）：=1255,按紅色復位鍵3、自學習步驟一、自學習前準備工作：1、使主機脫離負載。2、通過短接線路的方法，使變頻器輸出接觸器和抱閘打開，同步主機保證封星短接線已經斷開，（如3、果滿足檢修條件，可以不用短接線路，直接按檢修上行或下行信號控制器會輸出變頻器輸出接觸器，方向及使能信號、抱閘信號）4、設定參數=SER（閉環伺服）控制模式。

    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容的方法是將一些測試圖像*傳遞給編碼器。這將產生它們的潛在表示，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面，這使得區分貓和狗變得更加困難。這里一個非常值得關注的事情是，自編碼器在沒有給出標簽的情況下了解了多少圖像類別！（上面說到的自監督學習）要點：自編碼器可以在沒有標簽的情況下學習很多關于圖像分類的知識。傳統的自編碼器模型似乎已經學會了數據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？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據：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。亨士樂編碼器去哪買比較實惠。

    0分享至用微信掃碼二維碼分享至好友和朋友圈說到計算機生成的圖像肯定就會想到deepfake：將馬變成的斑馬或者生成一個不存在的貓。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模型還沒有過時并且還在發展，所以不要忘掉自編碼器！當談到計算機視覺中的生成建模時，幾乎都會提到GAN。使用GAN的開發了很多許多驚人的應用程序，并且可以在這些應用程序中生成高保真圖像。但是GAN的缺點也十分明顯：1、訓練不穩定，經常會出現梯度消失、模式崩潰問題（會生成相同的圖像），這使得我們需要做大量的額外工作來為數據找到合適的架構。2、GAN很難反轉（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生這個圖像的噪聲輸入。例如：如果使用可逆生成模型進行生成的圖像的增強，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它這樣就可以獲得非常相似的圖像，但是GAN做到這一點很麻煩。3、GAN不提供密度估計。也就是說可以生成圖像但無法知道特定特征出現在其中的可能性有多大。亨士樂編碼器哪家口碑比較好。陜西亨士樂編碼器一體化

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