今天观看学习了一下台大李宏毅所讲授的 《Introduction of Generative Adversarial Network (GAN)》，对GAN有了一个初步的了解。
首先，GAN（Generative Adversarial Network ）应该怎样发音呢？
GAN的读法可以读G A N，三个字母分开读，也可以读作gàn。
GAN主要包含一个Gnenrator和一个Discriminator。。。。。。。
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对于卷积的计算需要把握住两个方向点，第一个是在n点处的累积范围 ， 第二个是用来做累积的变量的范围。用下面的实例来说明： 例子1 ： 求两个信号的卷积？ 解 ： xn和hn的图像分别如下所示 ： 这里需要分情况考虑他们各自的卷积过程分别是在 0<=n<=4 ; 5<=n<=6 ; 7<=n<=1…
文章目录 摘要 简介 显著目标检测的发展历程 SCRN基本设计思路 主要工作总结 具体方法分析 边缘与分割的相互关系 网络架构 特征提取 交叉优化单元CRU 点对点样式（Point-to-Point style） 定点样式（Set-to-Point Style） 选择性定点样式（Selective Set-to-Point Style） 摘要 显著物体检测是…
首先，回顾一下SVM问题的定义，如下： 线性约束很烦，不方便优化，是否有一种方法可以将线性约束放到优化问题本身，这样就可以无拘无束的优化，而不用考虑线性约束了。其对应的拉格朗日对偶形式为： 最终的优化结果保证离超平面远的点的权重为0。 经过上面的对偶变化，下面来一步一步的简化我们的原始问题， …
目录 决策树公式 1.信息熵 2.条件熵 3.信息增益 4. 信息熵举例 5. 信息增益举例 决策树举例 表格 预设 手动计算 决策树特征的重要性 随机森林 集成学习 随机性体现在两点： 有两个优势： 决策树公式 1.信息熵 \[H(X)=-\sum_{i=1}^{n}P(X=i)log_{2}P(X=i) \] 2.条件熵 \[H(X|Y)=-\sum_{…
代码： #进行批训练 import torch import torch.utils.data as Data BATCH_SIZE = 5 #每批5个数据 if __name__ == ‘__main__’: x = torch.linspace(1, 10, 10) #x是从1到10共10个数据 y = torch.linspace(10, 1, 10)…
import tensorflow as tf a=tf.Variable(100) b=tf.Variable(200) c=tf.Variable(300) update1=tf.assign(c,b+a) update2=tf.assign(c,3) update3=tf.assign_add(b,10) d=a+50 with tf.Session(…
当一块GPU不够用时，我们就需要使用多卡进行并行训练。其中多卡并行可分为数据并行和模型并行。具体区别如下图所示： 由于模型并行比较少用，这里只对数据并行进行记录。对于pytorch，有两种方式可以进行数据并行：数据并行（DataParallel, DP）和分布式数据并行（DistributedDataParallel, DDP）。 在多卡训练的实…
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