德国西克增量型编码器

德国西克增量型编码器

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 德国西克增量型编码器

德国西克绝对值型编码器

绝对值编码器与增量编码器的差异

绝对值编码器由于其与增量编码器在旋转码盘的缝隙纹路区别，进而其特性与增量编码器有以下区别：

1，绝对编码器在定位方面明显地优于增量式编码器。

2，绝对值编码器可以直接输出位置，这是增量编码器所不及的。

3，绝对值编码器无需判定方向，运转时自动的识别。

绝

上图中的所有的笔迹, 内容都是Autoencoder, 但是字体多变, 比如: Segoe script, Courier New等等.

将字体和内容分割出来, 是表示学习的一个重要内容。

我们用的Adversarial Autoencoder一直都是以无监督的方式训练的. 在本文中, 为了让AAE专注于学习字体的表示, 而减轻内容的学习, 我们将图片中的标签加入进去.

我们设计了如下的AAE架构:

在当今的电梯驱动控制中为了获得电梯的曳引电动机精确的速度和电梯轿厢在井道中所在

绝对编码器光码盘上有许多道刻线，每道刻线依次以2线、4线、8线、16线等编排。这样，在编码器的每一个位置，通过读取每道刻线的通、暗，获得一组从2的零次方到2的n-1次方的唯的2进制编码（格雷码），这就称为n位绝对编码器。这样的编码器是由码盘的机械位置决定的，它不受停电、干扰的影响。

单圈绝对值编码器可以对旋转一周360度范围内，在设备断电后，在供电能准确判断其位置。

联轴器安装时，应保持自然的原始状态，不要有任何扭曲；

2、联轴器上的顶丝扭矩一般为0.6Nm，不要使用过大扭矩，导致螺丝损坏；

3、编码器与联轴器的安装需要保持同心，任何偏差都可能导致编码器轴上的机械负载超过额定范围；

对于旋转大于360度时就必须用到多圈式绝对值编码器，多圈式旋转编码器将大于一周的运转，在但圈的基础上通过齿轮变速传动传递给另一码盘，以增加多极圈数来实现。扩大编码器的测量位置的范围，由机械位置确定编码，每个位置编码唯不重复，无需记

即使是非计算机行业, 大家也知道很多有名的神经网络结构, 比如CNN在处理图像上非常厉害, RNN能够建模序列数据. 然而CNN, RNN之类的神经网络结构本身, 并不能用于执行比如图像的内容和风格分离, 生成一个逼真的图片, 用少量的label信息来分类图像, 或者做数据压缩等任务. 因为上述几个任务, 都需要特殊的网络结构和训练算法 .

有没有一个网络结构, 能够把上述任务全搞定呢? 显然是有的, 那就是对抗自编码器Adversarial Autoencoder(AAE) . 在本文中, 我们将构建一个AAE, 从MNIST数据集中学习里面的笔迹, 然后给定任意的内容, 去生成这个字体的图像。

本系列文章, 专知小组成员Huaiwen一共分成四篇讲解，这是第三篇:

• 自编码器, 以及如何用PyTorch实现自编码器

• 对抗自编码器, 以及如何用PyTorch实现对抗自编码器

• 自编码器实例应用: 被玩坏的神经画风迁移(没办法太典型了)

• 自编码器实例应用: 用极少label分类MNIST

每一个人都有自己独特的笔迹风格(或者说字体), 我们写字时的力度, 笔锋, 甚至我们遣词造句的习惯都会反映在字体上. 因此伪造一个人的字体是一个很难的事情.

本文, 我们尝试从MNIST数据集中学习里面的笔迹, 然后给定任意的内容, 去生成这个字体的图像.