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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,包裝/造紙/印刷,汽車及零部件 | 重量 | 25kg |
產(chǎn)品簡介
詳細介紹
德國西克增量型編碼器
主營德國進口備件:
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巴魯夫帶優(yōu)選型號電感式標(biāo)準(zhǔn)接近開關(guān)
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
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, 來壓縮數(shù)據(jù), 分離圖像的內(nèi)容和風(fēng)格, 用少量樣本來分類圖像, 然后生成它們。
本系列文章, 專知小組成員Huaiwen一共分成四篇講解，這是第二篇:
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
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