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。
本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：GAN对抗网络理解 - Python技术站
小白一枚 记录学习点滴 里面的“？”是我还没有太看懂的部分 1. RCNN article: Rich feature hierarchiesfor accurate object detection and semantic segmentation（2014） 27th IEEE Conference onCo…
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 杭州市 疫情以来，各路研究爱好者开始新的研究，目前已经被研究出很多高效高精度的框架，在深度学习领域，模型效率也是越来越重的一个研究课题。不仅仅停留在训练的提速，现在推理应用的速度更加关键。因此，现在很多研究趋势朝着更高效更小型化发展！ 1.摘要 模型效率在计算机视觉领域中越来越重要。作者研究了神经网络结构在目标…
pytorch 多gpu训练 用nn.DataParallel重新包装一下 数据并行有三种情况 前向过程 device_ids=[0, 1, 2] model = model.cuda(device_ids[0]) model = nn.DataParallel(model, device_ids=device_ids) 只要将model重新包装一下就可以。…
在之前的DFT中有n^2的循环卷积 考虑式子为 的暴力卷积 拆分nk为 对于Xk，k^2/2是常值 于是 可以发现后半部分是关于n和(k-n)的卷积。 可以得到点值。 逆运算可以推出相对的式子即可。
此处不再赘述安装过程，作为记录 安装Anaconda3.5.3 Anaconda3-5.3.0-Windows-x86_64.exe 方案1. 可以直接从官网https://www.anaconda.com/distribution/，默认下载最新版本，19年3月27日为python3.7.1版本方案2. 清华镜像https://mirrors.tuna.t…
假设我们只保存了模型的参数(model.state_dict())到文件名为modelparameters.pth, model = Net() 1. cpu -> cpu或者gpu -> gpu: checkpoint = torch.load(‘modelparameters.pth’) model.load_state_dict(check…
这个其实非常简单的概念，国内的大多数教材却没有讲透。 直接看图，不信看不懂。以离散信号为例，连续信号同理。 已知 已知 下面通过演示求的过程，揭示卷积的物理意义。 第一步，乘以并平移到位置0：第二步，乘以并平移到位置1：第三步，乘以并平移到位置2：最后，把上面三个图叠加，就得到了：简单吧？无非是平移（没有反褶！）、叠加。 ==================…
下面是常见函数的代码例子 1 import torch 2 import numpy as np 3 print(“分割线—————————————–“) 4 #加减乘除操作 5 a = torch.rand(3,4) 6 b = torch.rand(4) 7 print(a) 8 print(b) 9…
微信扫一扫 
支付宝扫一扫