引言 前面三篇文章介绍了变分推断（variational inference），这篇文章将要介绍变分自编码器，但是在介绍变分自编码器前，我们先来了解一下传统的自编码器。 自编码器 自编码器（autoencoder）属于无监督学习模型（unsupervised learning ...

4.2 编码器 ​ 在数字系统中，用二进制代码表示特定信息（十进制）的过程称为编码，实现编码功能的电路称为编码器。 4.2.1 普通编码器的编码原理 ​ 普通编码器要求在任何时刻只允许一个输入信号有效，否则输出将发生混乱。 1.二进制编码 ​ 用 n 位二进制代码对2n 个信号进行编码 ...

　　神经网络就是一种特殊的自编码器，区别在于自编码器的输出和输入是相同的，是一个自监督的过程，通过训练自编码器，得到每一层中的权重参数，自然地我们就得到了输入x的不同的表示（每一层代表一种）这些就是特征，自动编码器就是一种尽可能复现原数据的神经网络。 　　“自编码”是一种 ...

自编码器论文的提出是为了神经网络权重更好的初始化，他将多层网络一层一层的通过自编码器确定初始权重，最终再对模型进行权重训练； 这种初始化权重的方式目前已经不是主流，但他的思路可以借鉴到很多场景； 模型简介 自编码器，AutoEncode，它分为两部分，前一部分是编码器，后一部分是解码器 ...

旋转增量值编码器 旋转增量值编码器以转动时输出脉冲， 通过计数设备来计算其位置， 当编码器不动或停电时， 依靠计数设备的内部记忆来记住位置。这样，当停电后，编码器不能有任何的移动，当来电工作时，编码器输出脉冲过程中，也不能有干扰而丢失脉冲，不然，计数设备计算并记忆的零点就会偏移， 而且这种偏移 ...

注意：代码源自[1][2] [1] 黄文坚.TensorFlow实战.北京：电子工业出版社 [2] https://blog.csdn.net/qq_37608890/arti ...

首先，先说下编码器是什么东西，在我的理解里编码器就是将2n个开关状态（并且同时只有一个有效）用n个开关状态（可同时有效）来表示。 那么为什么要有编码器这种东西呢？它的产生又有什么意义呢？ 如果要进行数据传输时，没有编码器，那么就要传输2n位数据，如果由的话就只传输 ...