实际上可以重用上面的编码器代码。只需展平它的输出并将两个向量附加到它上面。vanilla_encoder=(encoder)encoder_inputs=(shape=[28,28])z=vanilla_encoder(encoder_inputs)z=()(z)codings_mean=(576)(z)codings_log_var=(576)(z)codings=Sampling()([codings_mean,codings_log_var])var_encoder=(inputs=[encoder_inputs],outputs=[codings_mean,codings_log_var,codings])这里只有两件事需要详细说明：1、正如可能从变量名称中猜到的那样，使用方差的对数来描述正态分布，而不是按原样描述方差。这是因为方差需要为正，而对数方差可以是任何值。2、编码器使用自定义采样层，该层根据均值和对数变量从多元法线中采样一个点。下面就是代码：classSampling():defcall(self,inputs):mean,log_var=inputsepsilon=(ape(log_var))returnmean+(log_var/2)*epsilon为什么变分编码器可以工作与传统编码器相比，VAE不将输入映射到一个确定性点，而将其映射到某个空间中的一个随机点。为什么这个更好呢?对于一个相同的图像，每次都会在潜在空间中得到一个稍微不同的点（尽管它们都在均值附近）。这使得VAE了解该邻域中的所有点在解码时都应该产生类似的输出。亨士乐编码器去哪买比较实惠。工程亨士乐编码器以客为尊

    亨士乐编码器RI90/1024BS4H25IBK02022-03-0909:26来源:德伍拓自动化原标题：亨士乐编码器RI90/1024BS4H25IBK0亨士乐编码器RI90/1024BS4H25IBK0不锈钢光电增量编码器德国产标准空心轴光电增量编码器-RI90·20mm~30mm贯通空心轴或轴套型（盲孔）·大码盘间隙－允许较大的轴向跳动·高脉冲数可达5000PPR·工作温度：-40~+85℃·坚固的机械设计，不破碎码盘·宽电压范围：5-26VDC·多种安装方式：前后夹紧环/键槽规格外径：轴径或孔径：20~30mm脉冲数或分辨率：120~5000防护等级：IP50/IP64转速：6,000RPM其它标准工作特性机械特性外径：（带外罩），厚度轴径：20~30mm（空心轴）转速：IP50：6000RPM；IP64：3000RPM电气特性电源电压：DC5V-10%/+10%或DC5~26V空载电流：200mA环境特性防护等级：IP50或IP64工作温度：-40°C~+85°C储存温度：-40°C~+85°C标准光电增量编码器RI90采用集成的编码器模块和不易破碎的码盘，-40℃和IP64的方式等级使其适合在恶劣的工业环境中使用。大孔径特别适合于扶梯曳引机使用。电梯保证每一次运行的稳定和安全是电梯行业的目标。ASME和CAN/CSAB44行业制造标准严格要求电梯必须具有精确的位置和速度控制来保证乘客的安全。品质亨士乐编码器价格多少亨士乐编码器哪边的价格实惠。

    1+codings_log_var-(codings_log_var)-\(codings_mean),axis=-1)((latent_loss)/(28*28))vpile(loss="binary_crossentropy",optimizer=(learning_rate=),metrics=["accuracy"])latent_loss的公式就是KL-divergence公式，并且在这种特殊情况下得到简化：目标分布是标准正态分布并且两者都没有零协方差。另外就是需要将其缩放到输入图像的大小，以确保它与重建损失具有相似的比例并且不会占主导地位。既然不是主导地位，为什么我们要把这个KL部分加到损失中呢？1、它使潜在空间中的随机点采样变得简单。我们可以从标准法线中取样，并确保该空间对模型有意义。2、由于标准法线是圆形的并且围绕其平均值对称，因此潜在空间中存在间隙的风险较小，也就是说解码器产生无效的图像得概率会小。通过以上方式，VAE克服了传统自编码器在图像生成方面的所有三个缺点。现在训练一下看看效果。history=(X_train,X_train,epochs=100,batch_size=128,validation_data=(X_val,X_val),)原始图像和它们的重建图像。后者可能看更模糊，这是意料之中的，毕竟我们调整了损失函数：不*关注重建精度，还关注产生有意义的潜在空间。

    0分享至用微信扫码二维码分享至好友和朋友圈说到计算机生成的图像肯定就会想到deepfake：将马变成的斑马或者生成一个不存在的猫。在图像生成方面GAN似乎成为了主流，但是尽管这些模型在生成逼真的图像方面取得了巨大成功，但他们的缺陷也是十分明显的，而且并不是生成图像的全部。自编码器（autoencoder）作为生成的图像的传统模型还没有过时并且还在发展，所以不要忘掉自编码器！当谈到计算机视觉中的生成建模时，几乎都会提到GAN。使用GAN的开发了很多许多惊人的应用程序，并且可以在这些应用程序中生成高保真图像。但是GAN的缺点也十分明显：1、训练不稳定，经常会出现梯度消失、模式崩溃问题（会生成相同的图像），这使得我们需要做大量的额外工作来为数据找到合适的架构。2、GAN很难反转（不可逆），这意味着没有简单的方法可以从生成的图像反推到产生这个图像的噪声输入。例如：如果使用可逆生成模型进行生成的图像的增强，可以直接获得生成图像的特定输入，然后在正确的方向上稍微扰动它这样就可以获得非常相似的图像，但是GAN做到这一点很麻烦。3、GAN不提供密度估计。也就是说可以生成图像但无法知道特定特征出现在其中的可能性有多大。亨士乐编码器那家便宜。

    拉绳位移编码器方便信号传送上位机或远程数据监控1、煤矿设备**位移编码器：煤矿设备及行业推荐液压支架的电磁尺，具有电流小、功率低等特点。可对煤矿中千斤顶进行准确测量及定位，也可采用拉线位移编码器。2、液压油缸系统：液压油缸系统推荐拉线式位移编码器，测量准确、响应速度快，安装方便，可以对液压油缸进行位置测量或控制，拉绳位移编码器输出信号可选电流、电压、电阻、脉冲等方式。拉绳位移编码器方便信号传送上位机或远3、木工加工设备应用：木工加工设备包括木材电锯与位置控制信号反馈，提供精确的位置反馈信号，可以推荐电子尺传感器，重复精度高以保证木材加工中的精度。该类型传感器可使用与恶劣场合。拉绳位移编码器方便信号传送上位机或远4、加油站液罐、油罐行业：液罐及油罐行业一般选用液位磁尺或液位传感器、超声波传感器等，这些产品在预算方面更经济实惠，测量数据精细、稳定可靠的特点。外壳及杆体采用不锈钢，满足防腐、防爆。该类型传感器具有多种数字输出，方便信号传送上位机或远程数据监控。亨士乐编码器哪家使用好。多功能亨士乐编码器检查

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    图像之间的变形先来验证变分自编码器学习到的潜在空间确实是连续的、行为良好且有意义的，那就是选择两个图像并在它们之间变形。让我们以这只猫和这棵树为例。对它们进行编码以获得它们的隐藏表示，并在它们之间进行线性插值。然后将沿插值线的每个点传递给解码器，这样可以在猫和树之间生成图像。cat=var_encoder(X_train[5930,:,:].reshape(1,28,28))[0].numpy()tree=var_encoder(X_train[17397,:,:].reshape(1,28,28))[0].numpy()linfit=interp1d([1,10],([cat,tree]),axis=0)将两个潜在表示堆叠在一个形状为2x576的矩阵中，并应用scipy的线性插值函数，如果需要调整，可以修改linfit([i+1foriinrange(10)])来获得中间插值。仔细看看猫的嘴是如何变成树干的。以类似的方式，还可以将另猫变成狗。注意猫的尖耳朵是如何逐渐变成狗的松软耳朵的。这个有趣的实验表明，变分自编码器学习的潜在空间是连续的，并确保点之间的平滑过渡。要点：VAE潜在空间是连续的，允许在图像之间生成有意义的插值。如果潜在空间是连续且有意义的，我们应该能够对图像进行算术运算。考虑这两只猫（图片是重建而不是原始图像）。如果从左边有胡须的猫中减去右边的无胡须猫。工程亨士乐编码器以客为尊

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