GAN并不是你所需要的全部：从AE到VAE的自编码器***总结deephub2022-03-16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！GAN并不是您所需要的全部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。雷尼绍编码器价格比较少的。宁波自动雷尼绍编码器大量现货

    这就是对数据的低维表示。下面就需要一个解码器将这些表示处理成原始大小的图像。这里使用转置卷积（可以将其视为与常规卷积相反的操作）。转置卷积会放大图像，增加其高度和宽度，同时减少其深度或特征图的数量。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])])剩下要做的就是将编码器与解码器连接起来，并将它们作为一个完整的自编码器进行联合训练。使用二元交叉熵损失对模型进行了20个epoch的训练，代码如下：损失函数选择来说：二元交叉熵和RMSE都可以被用作损失函数，两者的主要区别在于二元交叉熵对大误差的惩罚更强，这可以将重建图像的像素值推入平均幅度，但是这反过来又会使重建的图像不那么生动。因为这个数据集是灰度图像，所以损失函数的选择不会产生任何有意义的差异。下面看一下测试集中的一些图像，以及自编码器重建它们的效果如何。测试集的原始图像（上）与它们的重建图像（下）。看起来不错，但是一些细节模糊（这是自编码器的缺陷，也是GAN的优势）。苏州品质雷尼绍编码器价格雷尼绍编码器进口的。

    没有确定的性能，也就没有性价比。性价比=0/1=0。☆星级：往上一级，就是简单地设计了内部电源啊，信号处理啊，这些**基本的成品编码器所需要的性能参数，适用于小型加工设备。属于小型加工设备经济级编码器。这种经济级编码器，它主要只需要适用于一两种机械设备能够用，满足有限的性能要求，然后就可以批量生产了。☆☆星级：那么再上一级，就是经过有性能设计的小型经济级编码器，可以更通用一些。多种小型机械设备都能够适用，这种针对小型设备的电气机械等环境因素，它都是有过一定的性能设计，目前**典型的就是大量的经济级的小型伺服电机编码器,这种小型伺服电机的编码器目前的市场量非常大，2500线UVW为主。各种小型伺服电机配置。当然，有些伺服电机编码器也有特定的性能要求和较高等级的设计，例如温度有些设计到了120度。☆☆☆星级：经济级自动化编码器。主要是以日系的经济级小型PLC所配的自动化编码器为主。自动化的编码器的要求比伺服编码器的要求更高一些。因为自动化的应用环境更复杂些，具体用到哪里，预先是不知道的。那里的电气环境，温度范围，现场振动，灰尘水汽防护等级的要求都要高了。典型以市场上大量日系的连接PLC的普通增量编码器为主。

    在伺服驱动器位置传感器的设计上，通常需要具有高EMC抗扰度和较少的外机接口；同时在电源设计上要做到外形小巧，高效率和低噪声；而在编码器的设计上，则通常使用小尺寸，低功率的半导体解决方案，以实现紧凑型设计。在编码器设计上，无论是***式还是增量式，通常都采用光学或磁性两种测量原理之一。光学编码器是之前高分辨率应用上的主要选择。而随着磁编码器技术的推进，在许多方面比光学技术更耐用，慢慢的磁性编码器成为工业应用中的主流选择。磁性编码器中很重要的传感器部分通常是能感应电压变化的霍尔效应器件，或者是磁阻器件，目前霍尔效应器件居多。从某种意义上说编码器性能决定着伺服系统性能的上限，而编码器芯片在很大程度上又决定了编码器的性能。目前日系和欧美系是主流的两个选择。日系偏向于封闭系统，软硬件自己做。欧美系会开放一些，专业的人做专一的事，从编码器**芯片到整体器件到伺服系统，分工明确技术性强。AMS磁编码器芯片传感即生活，AMS的风格以颠覆性创新著称，这也展现在产品中，在编码器技术上AMS技术实力肯定是*****。AMS的磁编码器是旋转编码器，内部的磁性角度传感器能够检测旋转轴上两极磁铁围绕IC中心旋转时的***角度方位。。雷尼绍编码器有没有比较好的。

    自编码器将尝试*从这两个值重建原始的784个像素。自编码器学习其输入的低维度表示。重建肯定不会是完美的，因为在压缩过程中不可避免地会丢失一些信息，但是我们的目标是希望它足以识别原始图像。在我们示例中的”地图“是有效表示数据的潜在空间。虽然我们使用2D进行说明，但实际上潜在空间通常会更大，但仍比输入图像小得多。自编码器的工作是创建一个低维表示让它重建原始输入。这确保了这个潜在空间压缩了**相关的输入特征，并且没有噪声和对重建输入不重要的特征。要点：自编码器的潜在空间压缩了现在相关的输入特征，并且没有噪声和冗余特征。这个特点使得它在许多方面都具有吸引力。可以使用自编码器进行降维或特征提取（可以构建一个在数学上等同于主成分分析或PCA的自编码器，我们以前有个相应的文章，有兴趣的可以搜索参考）。所以可以在任何数据管道中用自编码器学习的低维度表示替换高维度数据。自编码器还有许多其他应用。它们可用于对图像进行去噪：只需输入一张有噪声的图像，自编码器会重建原始的无噪声图像。它们还可用于自监督预训练，其中模型从大量未标记数据中学习图像特征，然后针对一小部分标记数据上的某些监督任务进行微调。雷尼绍编码器有没有推荐的。常州磁编码器雷尼绍编码器价格

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    同时也有着一些缺点。我们先来讲讲其跟GAN相比有着哪些优点。***点，我们使用GAN来生成图片有个很不好的缺点就是我们生成图片使用的随机高斯噪声，这意味着我们并不能生成任意我们指定类型的图片，也就是说我们没办法决定使用哪种随机噪声能够产生我们想要的图片，除非我们能够把初始分布全部试一遍。但是使用自动编码器我们就能够通过输出图片的编码过程得到这种类型图片的编码之后的分布，相当于我们是知道每种图片对应的噪声分布，我们就能够通过选择特定的噪声来生成我们想要生成的图片。第二点，这既是生成网络的优点同时又有着一定的局限性，这就是生成网络通过对抗过程来区分“真”的图片和“假”的图片，然而这样得到的图片只是尽可能像真的，但是这并不能保证图片的内容是我们想要的，换句话说，有可能生成网络尽可能的去生成一些背景图案使得其尽可能真，但是里面没有实际的物体。自动编码器的结构首先我们给出自动编码器的一般结构从上面的图中，我们能够看到两个部分，***个部分是编码器(Encoder)，第二个部分是解码器(Decoder)，编码器和解码器都可以是任意的模型，通常我们使用神经网络模型作为编码器和解码器。输入的数据经过神经网络降维到一个编码(code)。宁波自动雷尼绍编码器大量现货

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