德國西克增量型編碼器

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 德國西克增量型編碼器

德國西克值型編碼器

值編碼器與增量編碼器的差異

值編碼器由于其與增量編碼器在旋轉(zhuǎn)碼盤的縫隙紋路區(qū)別，進而其特性與增量編碼器有以下區(qū)別：

1，編碼器在定位方面明顯地優(yōu)于增量式編碼器。

2，值編碼器可以直接輸出位置，這是增量編碼器所不及的。

3，值編碼器無需判定方向，運轉(zhuǎn)時自動的識別。

絕

上圖中的所有的筆跡, 內(nèi)容都是Autoencoder, 但是字體多變, 比如: Segoe script, Courier New等等.

將字體和內(nèi)容分割出來, 是表示學(xué)習(xí)的一個重要內(nèi)容。

我們用的Adversarial Autoencoder一直都是以無監(jiān)督的方式訓(xùn)練的. 在本文中, 為了讓AAE專注于學(xué)習(xí)字體的表示, 而減輕內(nèi)容的學(xué)習(xí), 我們將圖片中的標(biāo)簽加入進去.

我們設(shè)計了如下的AAE架構(gòu):

在當(dāng)今的電梯驅(qū)動控制中為了獲得電梯的曳引電動機精確的速度和電梯轎廂在井道中所在

編碼器光碼盤上有許多道刻線，每道刻線依次以2線、4線、8線、16線等編排。這樣，在編碼器的每一個位置，通過讀取每道刻線的通、暗，獲得一組從2的零次方到2的n-1次方的唯的2進制編碼（格雷碼），這就稱為n位編碼器。這樣的編碼器是由碼盤的機械位置決定的，它不受停電、干擾的影響。

單圈值編碼器可以對旋轉(zhuǎn)一周360度范圍內(nèi)，在設(shè)備斷電后，在供電能準(zhǔn)確判斷其位置。

聯(lián)軸器安裝時，應(yīng)保持自然的原始狀態(tài)，不要有任何扭曲；

2、聯(lián)軸器上的頂絲扭矩一般為0.6Nm，不要使用過大扭矩，導(dǎo)致螺絲損壞；

3、編碼器與聯(lián)軸器的安裝需要保持同心，任何偏差都可能導(dǎo)致編碼器軸上的機械負(fù)載超過額定范圍；

對于旋轉(zhuǎn)大于360度時就必須用到多圈式值編碼器，多圈式旋轉(zhuǎn)編碼器將大于一周的運轉(zhuǎn)，在但圈的基礎(chǔ)上通過齒輪變速傳動傳遞給另一碼盤，以增加多極圈數(shù)來實現(xiàn)。擴大編碼器的測量位置的范圍，由機械位置確定編碼，每個位置編碼唯不重復(fù)，無需記

即使是非計算機行業(yè), 大家也知道很多有名的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu), 比如CNN在處理圖像上非常厲害, RNN能夠建模序列數(shù)據(jù). 然而CNN, RNN之類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)本身, 并不能用于執(zhí)行比如圖像的內(nèi)容和風(fēng)格分離, 生成一個逼真的圖片, 用少量的label信息來分類圖像, 或者做數(shù)據(jù)壓縮等任務(wù). 因為上述幾個任務(wù), 都需要特殊的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練算法 .

有沒有一個網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu), 能夠把上述任務(wù)全搞定呢? 顯然是有的, 那就是對抗自編碼器Adversarial Autoencoder(AAE) . 在本文中, 我們將構(gòu)建一個AAE, 從MNIST數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)里面的筆跡, 然后給定任意的內(nèi)容, 去生成這個字體的圖像。

本系列文章, 專知小組成員Huaiwen一共分成四篇講解，這是第三篇:

• 自編碼器, 以及如何用PyTorch實現(xiàn)自編碼器

• 對抗自編碼器, 以及如何用PyTorch實現(xiàn)對抗自編碼器

• 自編碼器實例應(yīng)用: 被玩壞的神經(jīng)畫風(fēng)遷移(沒辦法太典型了)

• 自編碼器實例應(yīng)用: 用極少label分類MNIST

每一個人都有自己*的筆跡風(fēng)格(或者說字體), 我們寫字時的力度, 筆鋒, 甚至我們遣詞造句的習(xí)慣都會反映在字體上. 因此偽造一個人的字體是一個很難的事情.

本文, 我們嘗試從MNIST數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)里面的筆跡, 然后給定任意的內(nèi)容, 去生成這個字體的圖像.