本应用说明的目的是解释ams AG磁性位置传感器的基本原理。此外，选择适当的磁体强调。本应用说明涵盖了所有轴单或双磁位置传感器产品。描述了磁体选择的重要方面，如温度效应。

卷积码编码器的实例方框图： (n, k, N) =（3, 1, 3） b3 b1 输入 b2 1 2 3 编码输出 c2 c1 c3

此预测性维护示例根据来自工业机器的正常操作数据训练深度学习自动编码器。 该示例演练： -使用Diagnostic Feature Designer应用程序从工业振动时间序列数据中提取相关特征- 设置和训练基于 LSTM 的自动编码器来检测异常行为- 评估结果 设置： 该演示是作为 MATLAB:registered: 项目实现的，需要您打开该项目才能运行它。 该项目将管理您需要的所有路径和快捷方式。 跑步： - 打开 MATLAB 项目 AnomalyDetection.prj - 运行第 1 部分 - 数据准备和特征提取- 运行第 2 部分 - 建模

大多数 MELP 源代码是用 C 编写的。但这个是用 Matlab 编写的。

集群编码器 尝试在论文《法》中提出的GraphEncodersF.Tian，B.Gao，Q.Cui，E.Chen和T.-Y. Liu，“学习图聚类的深度表示法”，在AAAI中，2014年，第1293-1299页。 使用

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颜色分类leetcode 时间序列聚类 时间序列聚类是一项无监督学习任务，旨在将未标记的时间序列对象划分为同质的组/集群。 与其他集群中的时间序列相比，同一集群中的时间序列彼此更相似 该算法能够： 识别跨序列的联合动态 消除序列间的滞后（时移）（通常称为滞后不变性） 生成可解释的特征。 一般来说，时间序列聚类算法有两种类型： 基于特征- 使用特征提取转换原始数据，在生成的特征之上运行聚类 基于原始数据- 直接应用于时间序列向量，无需任何空间变换 变分循环自动编码器 (VRAE) VRAE 是一种基于特征的时间序列聚类算法，因为基于原始数据的方法受到维数灾难的影响，并且对嘈杂的输入数据很敏感。 中间的瓶颈层将作为整个输入时间序列的特征表示。 建筑学 网络 从这里开始，RNN 指的是循环神经网络架构，即 LSTM/GRU 块。 我们的模型主要由四个块组成 编码器：输入向量序列被馈送到 RNN，最后一个隐藏层h_end从 RNN 中提取并传递到下一层 编码器到潜在层： h_end通过使用线性层映射到均值和标准差 给定均值和标准差。 偏差，在训练期间执行重新参数化。 这实质上意味着从由其均值和