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| 產(chǎn)地類別 | 進口 | 電動機功率 | 10 V ... 32 VkW |
|---|---|---|---|
| 讀出方式 | PROFIBUS DP, DPV0 | 工作原理 | 絕對值型多圈編碼器 |
| 外形尺寸 | 盲孔空心軸, 6 mm, 8 mm, 10 mm, 12 mm, 14 mm, mm | 外型尺寸 | 盲孔空心軸, 6 mm, 8 mm, 10 mm, 12 mm, 14 mm, mm |
| 應(yīng)用領(lǐng)域 | 醫(yī)療衛(wèi)生,化工,石油,印刷包裝,汽車 | 重量 | 25kg |
產(chǎn)品簡介
詳細介紹
德國西克編碼器適配器
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巴魯夫帶優(yōu)選型號電感式標準接近開關(guān)
德國西克編碼器適配器
由于A、B兩相相差90度，可通過比較A相在前還是B相在前，以判別編碼器的正轉(zhuǎn)與反轉(zhuǎn)，通過零位脈沖，可獲得編碼器的零位參考
分自編碼器（VAE）是重要的生成式模型。與生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）類似，VAE也可以被用來生成逼真的圖像和文本信息，但VAE的思想?yún)s與GAN有很大的區(qū)別。本文介紹Arxiv上的一篇93頁VAE導(dǎo)論，該導(dǎo)論包含大量的公式推導(dǎo)和圖示。
近幾年來，生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）吸引了大量科研人員和工程師的關(guān)注。然而除了GAN，變分自編碼器（VAE）也是這幾年較為火熱的重要的生成式模型。與GAN的利用生成器和判別器進行對抗的思路不同，VAE的核心組件是自編碼器和KL散度約束。
本文介紹Arxiv上的《An Introduction to Variational Autoencoders》（《變分自編碼器導(dǎo)論》），其大致內(nèi)容如下：
簡介
動機
目的
概率模型和變分推斷
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)條件分布
有向圖模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全觀察模型的學(xué)習(xí)
深度隱變量模型的學(xué)習(xí)和推斷
難解性
變分自編碼器
編碼器和近似后驗
證據(jù)下界（ELBO）
基于隨機梯度的ELBO優(yōu)化
重新參數(shù)化技巧
分解的高斯后驗
邊緣似然的估計
邊緣似然和ELBO作為KL散度
挑戰(zhàn)
相關(guān)的之前的和當(dāng)前的工作
干擾
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