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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背景 Fast R-CNN中的region proposal阶段所采用的SS算法成为了检测网络的速度瓶颈，本文是在Fast R-CNN基础上采用RPN(Region Proposal Networks)代替SS。 方法 从图中我们可以看到，RPN的输入为最后一个Conv层输出的feature map，输出为一系列ROI，后面的过程就跟Fast …
梯度爆炸 原因：梯度变得非常大，使得学习过程难以继续 现象：观察log，注意每一轮迭代后的loss。loss随着每轮迭代越来越大，最终超过了浮点型表示的范围，就变成了NaN。 措施： 1. 减小solver.prototxt中的base_lr，至少减小一个数量级。如果有多个loss layer，需要找出哪个损失层导致了梯度爆炸，并在train_val.pro…
我们知道RNN在处理序列问题上十分有效，那么在图像处理上能奏效吗？ 我们使用MNSIT手写数字数据集尝试一下 数据是batch_size12828的，将每张2828的图像按行展开成28个28的序列，就可以使用循环神经网络处理了，这里用的是RNN的改进版本LSTM 实践后我们发现rnn的准确率达到了98，和之前用cnn的相近 但MNSIT过于简单，我们又换成了…
// The learning rate decay policy. The currently implemented learning rate // policies are as follows: // – fixed: always return base_lr. // – step: return base_lr * gamma ^ (floor…
2017年05月26日 15:56:44来源：雷锋网 评论 雷锋网按：在上周的谷歌开发者大会 I/O 2017 的讲座中，Keras 之父 Francois Chollet 被请出来向全世界的机器学习开发者进行一场对 Keras 的综合介绍以及实战示例。说起来，这个子小小的男人不但是畅销书 《Deep learning with …
由于实验室新配了电脑，旧的电脑就淘汰下来不用，闲来无事，就讲旧的电脑作为个人的工作站来使用。 由于在旧电脑上安装的是Ubuntu 16.04 64bit系统，系统自带的是Python 2.7，版本选择了2.7版本的。 首先安装pip sudo apt-get install python-pip python-dev 旧电脑上有一块2010年的旧显卡GT21…
边缘检测 卷积运算是卷积神经网络最基本的组成部分，使用边缘检测作为入门样例。在这个笔记中，你会看到卷积是如何进行运算的。 在之前的笔记中，我说过神经网络的前几层是如何检测边缘的，然后，后面的层有可能检测到物体的部分区域，更靠后的一些层可能检测到完整的物体，这个例子中就是人脸。在这个视频中，你会看到如何在一张图片中进行边缘检测。 让我们举个例子，给了这样一…
使用http://www.cnblogs.com/573177885qq/p/5804863.html中的图片进行训练和测试。 整个流程差不多，fine-tune命令： ./build/tools/caffe train -solver examples/money_test/fine_tune/solver.prototxt -weights models…
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