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| 产地类别 | 进口 | 应用领域 | 医疗卫生,化工,石油,印刷包装,汽车 |
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产品简介
详细介绍
德国西克值型编码器 ARS60系列
主营德国进口备件:
巴鲁夫BALLUFF、图尔克TURK、倍加福P+F、
西克SICK、 易福门IFM、FIAMA MTS、 SMC、
皮尔兹Pilz 费斯托FESTO 美国邦纳Banner
杰佛伦 gefran 等
有需要的话我可以给您报下价格。期待与您合作！！！
巴鲁夫带优选型号电感式标准接近开关
德国西克值型编码器ACM系列
德国西克值型编码器 ARS60系列
编码器的分类
编码器主要是由码盘(圆光栅、指示光栅)、机体、发光器件、感光器件等部件组成。
工作原理
光源的光通过光学系统，穿过码盘的透光区被窄缝后面的光敏元件接收，输出为“1”；若被不透明区遮挡，光敏元件输出为“0”。各个码道的输出编码组合就表示码盘的转角位置。
码盘的优缺点
优点：精度高，无接触，寿命长，开机不需要寻零，没有累计误差，不需要计数器、允许转速高。
缺点：今结构复杂，体积大，价格贵。
使用注意事项
变分自编码器（VAE）是重要的生成式模型。与生成式对抗网络（GAN）类似，VAE也可以被用来生成逼真的图像和文本信息，但VAE的思想却与GAN有很大的区别。本文介绍Arxiv上的一篇93页VAE导论，该导论包含大量的公式推导和图示。
近几年来，生成式对抗网络（GAN）吸引了大量科研人员和工程师的关注。然而除了GAN，变分自编码器（VAE）也是这几年较为火热的重要的生成式模型。与GAN的利用生成器和判别器进行对抗的思路不同，VAE的核心组件是自编码器和KL散度约束。
本文介绍Arxiv上的《An Introduction to Variational Autoencoders》（《变分自编码器导论》），其大致内容如下：
简介
动机
目的
概率模型和变分推断
基于神经网络的参数条件分布
有向图模型和神经网络
神经网络全观察模型的学习
深度隐变量模型的学习和推断
难解性
变分自编码器
编码器和近似后验
证据下界（ELBO）
基于随机梯度的ELBO优化
重新参数化技巧
分解的高斯后验
边缘似然的估计
边缘似然和ELBO作为KL散度
挑战
相关的之前的和当前的工作
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