像素RNN
变化的自动编码
RNN输入是可变的
生成精灵宝贝：三元素生成的太单调，聚类多种颜色
VAE:分两步，最小化重建误差，最小化
生成精灵宝贝
写诗
GAN
蝴蝶和天敌在同时进化
生成模型的输出作为鉴定器的输入
GAN有很多变形和应用，这里简略
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：台湾老李–GAN生成对抗网络（基础） - Python技术站
微信扫一扫 
支付宝扫一扫
通俗易懂的生成式对抗网络（GAN）讲解
上一篇
2023年4月5日 下午11:50
深度学习～生成式对抗神经网络GAN
下一篇
2023年4月5日 下午11:50
相关文章
-
BigDL和Caffe的区别
BigDL和Caffe是两个优秀的深度学习框架，虽然它们都属于深度学习框架，但是它们的设计目标和优势有很大不同。 BigDL 设计目标 BigDL是由Intel开发的，是一个基于Apache Spark和Scala的分布式深度学习框架。所以它最大的特点就是并行化处理，可以充分利用分布式计算集群的性能。BigDL可以在CPU和GPU上高效地运行，可以训练大型的…
-
tensorflow1.0 构建卷积神经网络
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import os os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER”] = “0,1” mnist = input_data.read_data_sets(“MNIST_data”,…
-
浅析py-faster-rcnn中不同版本caffe的安装及其对应不同版本cudnn的解决方案
浅析py-faster-rcnn中不同版本caffe的安装及其对应不同版本cudnn的解决方案 本文是截止目前为止最强攻略，按照本文方法基本可以无压力应对caffe和Ross B. Girshick的代码安装配置，如有转载请注明出处 Copyright 飞翔的蜘蛛人 注1：本人新手，文章中不准确的地方，欢迎批评指正 注2：阅读本文前请先熟悉： 1) …
-
深度学习之循环神经网络（RNN）
一、总结 一句话总结： (A)、【短期记忆】：循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一类具有短期记忆能力的神经网络，适合用于处理视频、语音、文本等与时序相关的问题。 (B)、【接收自身信息】：在循环神经网络中，神经元不但可以接收其他神经元的信息，还可以接收自身的信息，形成具有环路的网络结构。 (C)、【梯度爆炸或梯度消失】…
-
biLSTM 函数调用 与模型参照 (Tensorflow)
定义LSTM单元 lstm_cell_fw = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(self.hidden_dim) lstm_cell_bw = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(self.hidden_dim) 对比下图 其中(c_t)与(h_t)的维度是相同的, (dim(f_t)=dim(c_{t-1})…
-
边缘引导插值/方向卷积插值
Image zooming using directional cubic convolution interpolation 方向卷积插值 和边缘引导插值一个样
-
问答：如何改善模型效果、大小卷积核选择。
4：要分阶段考虑： 1）数据预处理：对数据部分优化，更多，数据增强，输入图片resize调节，对图像预处理。 2）模型选择：模型选择，调参数，激活函数，网络结构等。 5：小卷积和大卷积有时会一起用 GoogleNet 1*1 3*3 5*5 7*7 卷积作用就是来特征提取的，对不同范围。
-
《机器学习技法》—决策树
决策树可以看作非线性的模型聚合： 递归形式是： 其中，G(x)表示决策树对应的函数，b(x)表示分叉的规则，Gc(x)是子树的模型。 2 一般决策树生成算法的框架 即，学习划分规则b(x)，然后把数据按照b(x)划分为C部分，对每一部分递归地生成子树。注意递归在一定条件停止，直接返回一个g(x)。 事实上，不同的决策树算法，都是这个基本的框架。不同的…
