对抗网络就像机器学习中的强化学习，你也可以理解为他就是强化学习中一种特别的方法。
强化学习：我们只定义对计算机产生的行为的惩罚和奖励，他做对了就奖励，做错了就惩罚，让他自己根据我们的反馈，自我调整，逐渐更好。让计算机通过与周围环境的互动逐渐强化自己的行为模式。
对抗网络：对抗网络由两个网络构成，分别为生成器(generator)网络，简称G，判别器（distinguishing real or fake)网络，简称D，生成器网络尽可能的伪造数据，让判别器无法识别出是真实数据还是伪造数据，判别器的功能是尽可能的识别出数据是真实的还是伪造的。
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作者：凯鲁嘎吉 – 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 通过阅读《神经网络与深度学习》，了解生成对抗网络(Generative Adversarial Networks，GAN)的来龙去脉，并介绍GAN与Wasserstein GAN。 1. 基础知识 KL散度 (Kullback–Leibler Di…
深度学习框架竞争很激烈，而且看上去都是业界巨头在玩。 老师木：是的。一个深度学习框架一旦像Hadoop那样成为事实工业标准，就占据了人工智能各种关键应用的入口，对各类垂直应用，基于私有部署的技术服务，公有云上的AI 即服务业务，甚至底层专用硬件市场都有举足轻重的影响。它的角色就像互联网时代的浏览器，移动互联网时代的安卓操作系统一样，是战略级产品，业界巨头谁都…
1.激活函数 ReLU LeakyReLU Tanh …手册 2.手写 3.使用pytorch简洁实现
新提出的单阶段检测网络（工作后看论文的时间越来越少） 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2008.13367.pdf Github地址：https://github.com/hyz-xmaster/VarifocalNet Abstract： 对大量的候选检测进行准确排序对于优异表现的目标检测器来说非常重要。然而之前的研究工作使用分类得分…
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