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Autoencoder 主要包括自编码器及其变形的理论+实践。 PDF整理 PDF来源于本人的理解+整理，部分图片来源于网上，已有标注，PDF对应博客详见： 。 因时间原因，代码中epoch设置的较小，实际状况下，肯定要更大。 主要内容 暂时代码包括普通自编码器（Autoencoder.py）、栈式自编码器（StackAutoencoder）、稀疏自编码器（SparseAutoencoder.py）和去噪自编码器（DenoisingAutoencoder.py）的简单实现，代码每一步都有注释。 关于收缩自编码器、变分自编码器、CNN自编码器等后更。 基于框架：Keras2.0.4 数据集：Mnist 具体设置等请参见代码或者博客 代码运行结果： 1、普通自编码器： 简单自动编码器架构图 Encoder层输出结果可视化 Autoencoder生成图片和原图片对比 2、栈式自编码器： 栈式自动

由于视觉是人类最主要的感官，因此视觉检测的自动化也就应运而生至。当谈到视觉检查的自动化时，人们可能会很容易地认为，教一个技术视觉检查系统去感知一个人只需一瞥就能轻易看到的东西，并不是那么难。事实上，用户经常会说:“就像人类可以立即看到的那样，用机器实现同样的效果并不难。”答案一点也不简单，但它取决于个人情况:对于人类来说，有些事情代表容易的任务，但是很难自动化——相反，如果自动化是可能的，许多其他事情可以由机器更精确地完成，尤其是更可靠地完成。这本书的目标是彻底地向读者介绍自动视觉检查的术语。为此目的，本书第一部分的第2章至第6章以足够广泛的方式讨论了图像形成的物理和所需的光学原理和技术。在此基础上，第7章将讨论用于自动视觉检查的图像采集。在这关键的一章中，我们将系统地解释许多不同的图像采集技术，并展示一些重要的提示和技巧，这对于一个良好的视觉检测系统是必不可少的。