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    但整体重建精度似乎相当不错。另一种可视化自编码器所学内容的方法是将一些测试图像*传递给编码器。这将产生它们的潜在表示，本例(3,3,64)。然后使用降维算法（例如t-SNE）将它们映射到二维并绘制散点图，通过它们的标签（猫、狗或树）为点着色，如下图所示：可以清楚地看到，树与其他图像分离良好而猫和狗则有点混杂。注意底部的大蓝**域，这些是带有胡须的猫头的图像这些并没有与狗混淆。但是在图的的上半部分都是从动物的侧面，这使得区分猫和狗变得更加困难。这里一个非常值得关注的事情是，自编码器在没有给出标签的情况下了解了多少图像类别！（上面说到的自监督学习）要点：自编码器可以在没有标签的情况下学习很多关于图像分类的知识。传统的自编码器模型似乎已经学会了数据的有意义的潜在表示。下面让我们回到本文的主题：它可以作为生成模型吗？首先明确一下我们对生成模型的期望：希望能够选择潜在空间中的任何随机点，将其通过解码器获得逼真的图像。**重要的是，在潜在空间中选择不同的随机点应该会产生不同的生成图像，这些图像应该涵盖模型看到的所有类型的数据：猫、狗和树。从潜在空间采样当我们在潜在空间中选择一个随机点时。质量亨士乐编码器价位亨士乐编码器批发价。

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    例如：如果对于异常检测来说密度估计是至关重要的，如果有生成模型可以告诉我们一只可能的猫与一只不太可能的猫的样子，我们就可以将这些密度估计传递给下游的异常检测任务，但是GAN是无法提供这样的估计的。自编码器(AE)是一种替代方案。它们相对快速且易于训练、可逆且具有概率性。AE生成的图像的保真度可能还没有GAN的那么好，但这不是不使用他们的理由！有人说：一旦GAN出现，自编码器就已经过时了。这在某种程度上是正确的，但时代在进步GAN的出现让自编码器的发展有了更多的动力。在仔细地研究后人们已经意识到GAN的缺点并接受它们并不总是**适合的模型。，所以目前对自编码器继续进行更加深入的研究。例如，一种被称为矢量量化变分自编码器(VectorQuantizedVariationalAutoEncoder/VQ-VAE)的自回归AE声称可以生成与GAN的质量相匹配的图像，同时不会有GAN的已知缺点，例如模式崩溃和缺乏多样性等问题。使用VQ-VAE-2生成多样化的高保真图像”（链接：arXiv：）在论文中，作者通过生成渔民图像将他们的AE模型与DeepMind的BigGAN进行了比较。可以看到AE生成的图像之间还是有多少变化的。另外，在自编码器领域另一个令人兴奋的研究的例子是VAE/GAN。亨士乐编码器哪家使用的久。

    常见编码器品牌编码器（欧美**）：海德汉Heidenhain（德国），编码器**倍加福P+F（德国），各类常用编码器，占有一定中国市场。霍勒Hohner(德国，西班牙，编码器第二大生产厂商。RESATRON（德国），脉冲可达100000PPR，多圈至29BIT。亨士乐Hengstler(德国)，钢铁行业，化工行业等。霍普纳Hubner-berlin（德国，中**级应用，价格较高。霍普纳Hubner-giessen(德国)，重工行业，适用恶劣环境。施克STEGMANN（德国），主要用于机床、电机回馈系统等方面。梅尔MEYER（德国），主要应用：造纸机械。库柏KUBLER（德国），品种齐全，应用***。希科SIKO(德国)，磁性设计，耐潮湿，耐油污。帝尔T+R(德国)。LENORD+LINDE（德国）。兰宝LENORD+BAUER（德国）。FRABA（德国）。ELTRA（德国）。图尔克TURCK（德国）。莱卡LIKA（意大利），获得ESA认证，适用航空、烟机等。艾西斯ELCIS（意大利）。SCANCON(丹麦)，微型高精度编码器及防爆编码器。堡盟Baumer(瑞士)，高精度，高安全性，所占空间少。莱纳林德LEINELINDE（瑞典）。丹纳赫Danaher(美国)，供应ACURO系列编码器。艾迪克BEIIDEACOD（法国）。日韩品牌（中低端）：欧姆龙OMRON（日本）以小型编码器居多，价格低廉。内密控NEMICON。亨士乐编码器比较好的是哪家。使用亨士乐编码器以客为尊

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