本文是2017年三月发表在自动化学报上的一篇文章，可以作为lan GoodFellow NIPS2016演讲文档后的阅读延伸，加入了2017年最新的GAN研究概述，文章从GAN的工作原理，当前的实现模型和变种，优点和不足，以及应用方面展开阐述。其他内容基本都已经在lan GoodFellow NIPS2016演讲中涉及，我觉得文中有一份对GAN变种的概述框图不错，特截取出来分享：
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参考网站： http://blog.csdn.net/10km/article/details/52723306 http://stackoverflow.com/questions/31395729/how-to-enable-multithreading-with-caffe 一、安装openblas 要利用openblas进行加速 …
1.安装环境 这个比较简单， 1.1 安装cnetos7 这个版本中直接代有python2.7.5版本，（下载ISO安装包安装即可我用的是vmware12.5） 1.2 安装 tensorflow 安装pip yum update -y && yum instal…
百面机器学习总结笔记（第十章 循环神经网络） 百面机器学习总结笔记 第十章 循环神经网络 循环神经网络中的**函数 长短期记忆网络 Seq2Seq模型 注意力机制 百面机器学习总结笔记 第十章 循环神经网络 场景描述知识点梯度消失 梯度爆炸 问题 循环神经网络为什么会出现梯度消失或者梯度爆炸？有哪些改进方案？分析与解答 循环神经网络中的**函数 场景描述知识…
http://www.tensorflownews.com/，学习更多的机器学习、深度学习的知识！ 手写数字识别 接下来将会以 MNIST 数据集为例，使用卷积层和池化层，实现一个卷积神经网络来进行手写数字识别，并输出卷积和池化效果。 数据准备 MNIST 数据集下载 MNIST 数据集可以从 THE MNIST DATABASE of handwritte…
SVM的另一种解释 前面已经较为详细地对SVM进行了推导，前面有提到SVM可以利用梯度下降来进行求解，但并未进行详细的解释，本节主要从另一个视角对SVM进行解释，首先先回顾之前有关SVM的有关内容，然后从机器学习的三步走的角度去对SVM进行一个解释。 那么对于传统的机器学习，每个方法最大区别就是损失函数的选取，因此SVM可以看成是另一种损失函数的方法，这种损…
本教程转载至：TensorFlow练习7: 基于RNN生成古诗词 使用的数据集是全唐诗，首先提供一下数据集的下载链接：https://pan.baidu.com/s/13pNWfffr5HSN79WNb3Y0_w 提取码：koss RNN不像传统的神经网络-它们的输出输出是固定的，而RNN允许我们输入输出向量序列。RNN是为了对序列…
人工智能和商业智能都是应用于企业信息化的两种技术手段，但它们的工作内容、应用领域以及解决问题的方法有着明显的不同。 人工智能（AI） 人工智能是指通过模拟人类的智能行为，实现在某些领域的智能化处理的技术，包括但不限于计算机视觉、自然语言处理、机器学习等领域。对于企业而言，人工智能技术可以通过对数据进行分析和挖掘，帮助企业提高效率和效益，实现业务的优化和创新。…
池化层（Pooling layers） 除了卷积层，卷积网络也经常使用池化层来缩减模型的大小，提高计算速度，同时提高所提取特征的鲁棒性，我们来看一下。 先举一个池化层的例子，然后我们再讨论池化层的必要性。 假如输入是一个4×4矩阵，用到的池化类型是最大池化（max pooling）。 执行最大池化的树池是一个2×2矩阵。 执行过程非常简单，把4×4的输入拆分…
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