哪些网络可以做成自编码器

1. 用tensorflow实现堆叠自编码器并对mnist进行分类，怎么实现

实现分类，只需要:
1.提取特征(如文本任务上，使用rnn在句子上得到最后一层的hidden state)
2.在特征的基础上使用分类器(如:在特征上做softmax得到概率)

2. 网络视频编码器是什么

视频编码器也称为数字编码器、网络视频编码器、数字视频编码器，其主要作用就是将输入的视音频信号源（包括HDMI、SDI、DVI、VGA、AV/S-Video及分量信号等）进行压缩采集并转换编码处理为机器可以识别的数字代码，一般为MPEG-2、MPEG-4、H.264、H.265等编码方式，编码压缩成文件或可实时网络传输的TS流数据，然后通过千兆或百兆以太网接口RJ45网络，输出传送给下一级设备远程接收端或视频服务器使用，接收端如果是PC机就需要运行相应的解码软件进行解码播放，如果是显示设备就需要配视频解码设备进行解码播放。编码器一般也叫视频源的发送端，是集合采集、编码、压缩、传输为一体的设备。大都支持TS/HLS/ FLV/RTSP/RTMP/UDP/RTP/单播/组播等多种网络传输协议，它是数字网络视音频直播系统的重要组成设备。例如：艾普飞的Pearl 2 录播一体机可将多路信号源组合、编码、切换和录制创建出4K超高清直播视频节目， 可从你的12G SDI或4K HDMI摄像机和专业级音频设备采集信号并直播流到各种CDN视频服务器

3. 如何搭建一个深度自动编码器框架

Programming Libraries 编程库资源 我是一个“学习要敢于冒险和尝试”观念的倡导者。这是我学习编程的方式，我相信很多人也是这样学习程序设计的。先了解你的能力极限，然后去拓展你的能力。如果你了解如何编程，可以将编程经验很快借鉴到深入学习...

4. 什么是全自动丝网印刷机中的编码器

就是编制程序用的，不要乱调，容易乱码哦

5. 网络的类型有哪些

我国常见的无线广域通信网络主要有CDMA、GPRS、CDPD三类网络制式类型。

1、CDMA网络制式：

CDMA (Code Division Multiple Access) 又称码分多址，是在无线通讯上使用的技术，CDMA 允许所有的使用者同时使用全部频带，CDMA网络是中国联通运营的网络，后来又推出更为稳定的CDMA 1X网络系统。

2、GPRS网络制式：

GPRS的英文全称为“General Packet Radio Service”，中文含义为“通用分组无线服务”，它是利用“包交换”（Packet-Switched）的概念所发展出的一套基于GSM系统的无线传输方式

3、CDPD网络制式：

CDPD是Cellular digital packet data的缩写，即蜂窝数字式分组数据交换网络，是以分组数据通信技术为基础、利用蜂窝数字移动通信网的组网方式的无线移动数据通信技术，被人们称作真正的无线互联网。

(5)哪些网络可以做成自编码器扩展阅读：

三大网络类型各自的优点：

一、CDMA网络：

1、保密功能强：CDMA移动通信技术，采用了一种十分先进的“码分多址技术” 为移动电话提供独特、超强的通话保密功能 。

2、提供优质的通话：CDMA的网络结构可以支持13kb的语音编码器，因此可以提供更好的通话质量。

二、GPRS网络：

1、传输速率高：它的数据传输速度不是WAP所能比拟的。GPRS可提供高达115kbit/s的传输速率，速度10倍于GSM。

2、接入时间短：分组交换大大缩短接入时间，GPRS是一种新的GSM数据业务，它可以给移动用户提供无线分组数据接入股务。

三、CDPD网络：

1、接入方便：CDPD系统是基于TCP/IP的开放系统，因此我们可以很方便地接入Internet，所有基于TCP/IP协议的应用软件都可以无需修改直接使用。

2、应用软件开发简便：移动终端通信编号可以直接使用IP地址。

参考资料：网络-网络类型

6. 从网络的作用范围进行分类，计算机网络可以分为哪些网络

按照网络的作用范围分类，可分为广域网（WAN）、局域网（LAN）、城域网（MAN）。
广域网（Wide
Area
Netwrok，缩写为WAN），其作用范围通常为几十到几千公里。
局域网（Local
Area
Network，缩写为LAN），其作用范围通常不超过一公里。
城域网（Metropolitan
Area
Network，缩写为MAN），其作用范围通常在5~50公里。

7. 自动编码器的作用

自编码器的一个典型应用是特征降维，和PCA的作用一样，但是比PCA的性能更强。可以想这样一个场景：我们要训练一个CNN模型，这个模型最终可以识别猫、狗、船等，那么我们需要给它喂入大量的猫狗等图像，假如这些图像都是高清的，即数据维度很大，那么CNN训练的时间就会变长。这时候需要将图片压缩一下，我们当然可以考虑使用图像压缩算法，这里只是举一个例子，如果某些数据集不是图片，如何压缩呢？答案可以使用自编码器，自编码器可以将高维的数据特征用一个低维的特征来表示，自编码器的作用是通过编码器只学习其典型特征（维度降低了），该特征通过解码器可以大致复原原来的数据即可。这样再将这个学习到的低维特征输入到相应的神经网络中，可以大大减少训练的时间。

在实际应用中，我们训练好自动编码器后，一般只使用其编码器部分，从而获得低维的数据。再将这个数据输入到其它分类模型中进行训练。

8. 自编码器和分类器python

你好，下面是一个keras的softmax分类器+自编码器的python代码。你需要安装最新的theano1.0.4才可以跑。

importos;
os.environ['KERAS_BACKEND']='theano'
importkeras
fromkeras.datasetsimportmnist
fromkeras.modelsimportModel
fromkeras.layersimportInput,Conv2D,MaxPooling2D,Flatten,Dense,UpSampling2D
batch_size=128
num_classes=10
epochs=12
#inputimagedimensions
img_rows,img_cols=28,28
#Data
(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()
x_train=x_train.reshape(x_train.shape[0],img_rows,img_cols,1).astype('float32')/255
x_test=x_test.reshape(x_test.shape[0],img_rows,img_cols,1).astype('float32')/255
y_train=keras.utils.to_categorical(y_train,num_classes)
y_test=keras.utils.to_categorical(y_test,num_classes)
#ConvolutionalEncoder
input_img=Input(shape=(img_rows,img_cols,1))
conv_1=Conv2D(16,(3,3),activation='relu',padding='same')(input_img)
pool_1=MaxPooling2D((2,2),padding='same')(conv_1)
conv_2=Conv2D(8,(3,3),activation='relu',padding='same')(pool_1)
pool_2=MaxPooling2D((2,2),padding='same')(conv_2)
conv_3=Conv2D(8,(3,3),activation='relu',padding='same')(pool_2)
encoded=MaxPooling2D((2,2),padding='same')(conv_3)
#Classification
flatten=Flatten()(encoded)
fc=Dense(128,activation='relu')(flatten)
softmax=Dense(num_classes,activation='softmax',name='classification')(fc)
#Decoder
conv_4=Conv2D(8,(3,3),activation='relu',padding='same')(encoded)
up_1=UpSampling2D((2,2))(conv_4)
conv_5=Conv2D(8,(3,3),activation='relu',padding='same')(up_1)
up_2=UpSampling2D((2,2))(conv_5)
conv_6=Conv2D(16,(3,3),activation='relu')(up_2)
up_3=UpSampling2D((2,2))(conv_6)
decoded=Conv2D(1,(3,3),activation='sigmoid',padding='same',name='autoencoder')(up_3)
model=Model(inputs=input_img,outputs=[softmax,decoded])
model.compile(loss={'classification':'categorical_crossentropy',
'autoencoder':'binary_crossentropy'},
optimizer='adam',
metrics={'classification':'accuracy'})
model.fit(x_train,
{'classification':y_train,'autoencoder':x_train},
batch_size=batch_size,
epochs=epochs,
validation_data=(x_test,{'classification':y_test,'autoencoder':x_test}),
verbose=1)