產(chǎn)地類別 | 進口 | 電動機功率 | 10 V ... 32 VkW |
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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 |
應用領域 | 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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西克SICK、 易福門IFM、FIAMA MTS、 SMC、
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巴魯夫帶優(yōu)選型號電感式標準接近開關
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)絡結構, 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)絡結構本身, 并不能用于執(zhí)行比如圖像的內容和風格分離, 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. 因為上述幾個任務, 都需要特殊的網(wǎng)絡結構和訓練算法 .
有沒有一個網(wǎng)絡結構, 能夠把上述任務全搞定呢? 顯然是有的, 那就是對抗自編碼器Adversarial Autoencoder(AAE) . 在本文中, 我們將構建一個AAE, 來壓縮數(shù)據(jù), 分離圖像的內容和風格, 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
自編碼器實例應用: 被玩壞的神經(jīng)畫風遷移(沒辦法太典型了)
自編碼器實例應用: 用極少label分類MNIST