序列到序列模型(Seq2Seq)介紹 序列到序列模型(Seq2Seq)是一種用於處理序列數據的深度學習架構,廣泛應用於自然語言處理(NLP)任務,如機器翻譯、文本摘要、對話生成等。Seq2Seq 模型通常由兩個主要部分組成:編碼器(Encoder)和解碼器(Decoder)。 關鍵特點 編碼器:編碼器接收輸入序列,將其轉換為一
PWM輸入模式: 定時器的捕獲單元,還可以同時使用兩個捕獲通道測量一個外部PWM信號的週期和佔空比。 在PWM的輸入模式下,輸入信號與兩個捕獲通道連接。假設使用捕獲通道1,2。在PWM一個週期開始之後,捕獲通道2在其上升沿將主計數器清除並開始向上計數,而隨後捕獲通道1捕獲到PWM的下降沿,此時就得到高電平週期。而捕獲通道2再次捕獲到下一個週期
引言 變分自編碼器(Variational Autoencoder,VAE)是一種生成模型,它通過優化潛在變量的分佈來學習數據的潛在結構。與傳統的自編碼器不同,VAE將輸入數據映射到一個概率分佈空間,而不是單一的點。這種機制使得VAE在生成任務中能夠提供更豐富的樣本生成能力。在圖像超分辨率(SR)任務中,VAE的生成能力可以幫助恢復圖像中的高頻細節,生成更加自然的高分辨率圖
伺服電機有兩種編碼器: 增量式編碼器和絕對值式編碼器,絕對值式編碼器還有單圈絕對值和多圈絕對值之分。 不論哪種伺服都需要在使用之前回原點,絕對值只是回原點的次數比較少而已,本文只介紹增量式編碼器的回原點方式。 一、旋轉軸應用 1、直接尋找編碼器的Z相脈衝,當檢測到Z相脈衝時,立即停止電機,作為原點位,這種方式不需要增加額外的傳感器,但是回原點速度不能太高