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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本文为周志华机器学习西瓜书第三章课后习题3.5答案，编程实现线性判别分析LDA，数据集为书本第89页的数据 首先介绍LDA算法流程： LDA的一个手工计算数学实例： 课后习题的代码： # coding=utf-8# import flattenimport tensorflow as tffrom numpy import *import numpy…
安装tensorflow时，如果使用直接安装速度相对较慢，采取清华大学的镜像会提高速度。GPU版本安装方法：pip install tensorflow-gpu==1.8 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple或 pip install tensorflow==1.8 -i https://pypi.tuna.…
1. 离散时间线性时不变系统的卷积和 1.1. 用脉冲表示离散时间信号 任何离散时间信号都可以看成是由离散时间单位脉冲组成的。 [tag{1} x[n] = sum_{k=-infty}^{+infty}x[k]delta[n-k] ] 这个式子相当于把任意一个序列表示成一串移位的单位脉冲序列 (delta[n-k]) 的线性组合，而这个线性组合中的系数就是…
都说MNIST相当于机器学习界的Hello World。最近加入实验室，导师给我们安排了一个任务，但是我才刚刚入门呐！！没办法，只能从最基本的学起。 Pytorch是一套开源的深度学习张量库。或者我倾向于把它当成一个独立的深度学习框架。为了写这么一个”Hello World”。查阅了不少资料，也踩了不少坑。不过同时也学习了不少东西，下面我把我的代码记…
来源： https://www.pyimagesearch.com/2017/03/20/imagenet-vggnet-resnet-inception-xception-keras/ classify_image.py #encoding:utf8 import keras # import the necessary packages from …
觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 神经网络对于一维数据非常重要，时序数据集、信号处理数据集和一些文本嵌入数据集都是一维数据，会频繁的使用到神经网络。我们在此利用一组一维数据构造卷积层-最大池化层-全连接层的卷积神经网络。希望给大家使用CNN处理一维数据一些帮助。 参考代码 # Implementing Different Layers …
作业： https://shimo.im/docs/3AB1IwSkwBwZlbMY 参考： https://blog.csdn.net/roger_royer/article/details/90552633#_2 https://blog.csdn.net/qq_39422642/article/details/78676567 RNN的结构 循…
目标检测任务中通常分为两个子任务:产生proposal以及将proposal分类，CRAFT对Faster-RCNN进行改进，分别对Faster-RCNN中的两个阶段进行了一定的改进，对于生成目标proposal阶段，在RPN的后面加了一个二值的Fast-RCNN分类器来对RPN生成的proposals进行进一步的筛选，留下一些高质量的proposals，对…
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