（end of sequence）表示序列的终止。编码器的作用是把一个不定长的输入序列变换成一个定长的背景变量 c，并在该背景变量中编码输入序列信息。常用的编码器是循环神经网络。当前加密解密方法可以使用在正式项目中，对不重要的数据进行加密。

已经连接成功过的WIFI，编码器会保存这个记录，默认下次能查到这个WIFI会自动连接，也可以选中这个已经保存的WIFI热点，来强制断开连接，或者删除忘记这个WIFI。连接WIFI时，获取IP地址的方式也有两种，DHCP动态获取和手动指定。和有线网络一样，使用DHCP自动获取IP的方式，就首先要保证无线路由器开启了DHCP服务般都开启了），这种方式比较简单方便，但是DHCP的方式得到的是一个会不断变化的IP，而且也无法直接知道编码器得到的IP地址是多少，所以要管理编码器的话还需要接网线。

我们可以通过构造一个损失项来实现这一点，该项对输入训练样例中的大量的衍生进行惩罚，本质上是惩罚那些在输入中有微小变化导致编码空间发生巨大变化的实例。在更高级的数学术语中，我们可以将我们的正则化损失项设置为雅可比矩阵J的Frobenius范数的平方||A||F，用于对输入观测的隐含层激活。Frobenius范数本质上是矩阵的L2范数，而雅可比矩阵仅仅代表了一个向量值函数的所有一阶偏导数。对于m观察和n隐藏层节点，我们可以计算如下的值。定义了我们的隐层激活输入x的梯度场，所有的i训练示例求和。自编码器是一种神经网络架构，能够发现数据中的结构，以便开发输入的压缩表示。

以此计算电流来增加或减低驱动系统的速度。已经高于编码器分辨率的影响度。产生电流无功损耗 - 发烫。再次对机械精度产生副作用。

这与降噪自编码器相似，因为输入的小扰动本质上被认为是噪声，并且我们希望我们的模型对噪声具有很强的鲁棒性。抵抗输入无限小的扰动。因为我们明确地鼓励我们的模型学习一种编码，在这种编码中，类似的输入有类似的编码。我们基本上是迫使模型学习如何将输入的临近区域收缩到较小的输出临近区域。注意重构数据的斜率（即微分）对于输入数据的局部邻域来说基本为零。我们可以通过构造一个损失项来实现这一点，该项对输入训练样例中的大量的衍生进行惩罚，本质上是惩罚那些在输入中有微小变化导致编码空间发生巨大变化的实例。在更高级的数学术语中，我们可以将我们的正则化损失项设置为雅可比矩阵J的Frobenius范数的平方||A||F，用于对输入观测的隐含层激活。