前段时间,Wasserstein GAN以其精巧的理论分析.简单至极的算法实现.出色的实验效果,在GAN研究圈内掀起了一阵热潮(对WGAN不熟悉的读者,可以参考我之前写的介绍文章:令人拍案叫绝的Wasserstein GAN - 知乎专栏).但是很多人(包括我们实验室的同学)到了上手跑实验的时候,却发现WGAN实际上没那么完美,反而存在着训练困难.收敛速度慢等问题.其实,WGAN的作者Martin Arjovsky不久后就在reddit上表示他也意识到了这个问题,认为关键在于原设计中Lipsch…

学习总结于国立台湾大学 :李宏毅老师 WGAN前作:Towards Principled Methods for Training Generative Adversarial Networks  WGAN:  Wasserstein GAN  Improved WGAN:  Improved Training of Wasserstein GANs  本文outline 一句话介绍WGAN: Using Earth Mover’s Distance to evaluate two distri…

Sorta Insightful Reviews Projects Archive Research About  In a world where everyone has opinions, one man...also has opinions Read-through: Wasserstein GAN Feb 22, 2017 I really, really like the Wasserstein GAN paper. I know it’s already gotten a lot…

这篇笔记基于上一篇<关于GAN的一些笔记>. 1 GAN的缺陷 由于 $P_G$ 和 $P_{data}$ 它们实际上是 high-dim space 中的 low-dim manifold,因此 $P_G$ 和 $P_{data}$ 之间几乎是没有重叠的 正如我们之前说的,如果两个分布 $P,Q$ 完全没有重叠,那么 JS divergence 是一个常数 $\log⁡(2)$. 由于最优的 generator 是 我们在普通的 GAN 中,最小化的是 $P_{data}$ 和 $P_G$…

VALSE QQ群对边缘检测近期最新进展的讨论,内容整理如下: 1)推荐一篇deep learning的文章,该文章大幅度提高了edge detection的精度,在bsds上,将edge detection的精度从f-measure<0.76提高到了0.78,人眼的性能为0.80.而且可以取得4帧每秒的速度,比之前的gpb几分钟一张图快了很多. Holistically-Nested Edge Detection   Saining Xie, Zhuowen Tu  (Submitted on…

搜集整理了2004~2015性能最好的人脸检测的部分资料,欢迎交流和补充相关资料. 1:人脸检测性能 1.1 人脸检测测评 目前有两个比较大的人脸测评网站: 1:Face Detection Data Set and Benchmark(FDDB) 网址:http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/results.html FDDB是由马萨诸塞大学计算机系维护的一套公开数据库,为来自全世界的研究者提供一个标准的人脸检测评测平台,其中涵盖在自然环境下的各种姿态的人脸:该校还维…

本文来自<Wasserstein GAN>,时间线为2017年1月,本文可以算得上是GAN发展的一个里程碑文献了,其解决了以往GAN训练困难,结果不稳定等问题. 1 引言 本文主要思考的是半监督学习.当我们说学习概率分布,典型的思维是学习一个概率密度.这通常是通过定义一个概率密度的参数化族\((P_{\theta})_{\theta\in R^d}\),然后基于样本最大似然:如果当前有真实样本\(\{x^{(i)}\}_{i=1}^m\),那么是问题转换成: \[\underset{\thet…

http://www.52ml.net/20031.html [新智元导读]Graph Convolutional Network(GCN)是直接作用于图的卷积神经网络,GCN 允许对结构化数据进行端到端的学习,也即输入可以是任意大小和形状的图.本文介绍 GCN 最新进展,讨论各种方法的优势和缺陷.GCN 未来如何拓展用于解决特定类型的问题,例如学习指示图或关系图,以及怎样用学习的图嵌入更多任务,也值得期待. 现实世界里很多重要的数据集都以图表或网络的形式呈现,例如:社交网络.知识图谱.蛋白质相…

在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天,一篇新鲜出炉的arXiv论文<Wasserstein GAN>却在Reddit的Machine Learning频道火了,连Goodfellow都在帖子里和大家热烈讨论,这篇论文究竟有什么了不得的地方呢? 要知道自从2014年Ian Goodfellow提出以来,GAN就存在着训练困难.生成器和判别器的loss无法指示训练进程.生成样本缺乏多样性等问题.从那时起,很多论文都在尝试解决,但是效果不尽人意,比如最有名的一个改进DCGAN依靠的是对判…

转自:http://blog.jobbole.com/47892/ 为什么非要把SQL放到Hadoop上? SQL易于使用.那为什么非得基于Hadoop呢?the robust and scalable architecture of Hadoop 目前SQL on Hadoop产品主要有以下几种:Hive, Tez/Stinger, Impala, Shark/Spark, Phoenix, Hawq/Greenplum, HadoopDB, Citusdata等.本文主要讨论Hive, Te…

转自原文 R-Tree空间索引算法的研究历程和最新进展分析,2008 摘要:本文介绍了空间索引的概念.R-Tree数据结构和R-Tree空间索引的算法描述,并从R-Tree索引技术的优缺点对R-Tree的改进结构——变种R-Tree进行了论述.最后,对R-Tree的最新研究进展进行了分析. 关键词:空间索引技术:R-Tree:研究历程:最新进展 当前数据搜索的一个关键问题是速度.提高速度的核心技术是空间索引.空间索引是由空间位置到空间对象的映射关系.当前的一些大型数据库都有空间索引能力,像Ora…

作者:Mars Lan, Seyi Adebajo, Shirshanka Das 译者: DataPiepline yaran 作为全球最大的职场社交平台,LinkedIn的数据团队不断致力于扩展其基础架构,以满足不断增长的大数据生态系统需求.随着数据量和丰富度的增长,对数据科学家和工程师而言:发现数据资产,理解它们的来源并基于这些见解采取适当的行动变得愈发具有挑战. 为了在数据增长的同时继续扩展数据的生产力和创新力,我们创建了一个通用的元数据搜索和发现工具Data Hub. 一.扩展元数据…

大家好,我是来自奇虎360的国浩.今天我给大家带来的是Cassandra在360的最新进展. 我会从四个方面来介绍Cassandra在360的应用情况:Cassandra在360的使用历史再结合两个案例来介绍Cassandra在360的使用场景,最后介绍360的大规模集群是怎样做到运维统一的. 首先我先介绍Cassandra在360的使用历史.Cassandra在360已经有使用十年之多的历史了,我们在2011年就把Cassandra使用在了生产环境. 最初,我们是应用到了个人云盘的业务上,最初…

一.前期学习经过 GAN(Generative Adversarial Nets)是生成对抗网络的简称,由生成器和判别器组成,在训练过程中通过生成器和判别器的相互对抗,来相互的促进.提高.最近一段时间对GAN进行了学习,并使用GAN做了一次实践,在这里做一篇笔记记录一下. 最初我参照JensLee大神的讲解,使用keras构造了一个DCGAN(深度卷积生成对抗网络)模型,来对数据集中的256张小狗图像进行学习,都是一些类似这样的狗狗照片: 他的方法是通过随机生成的维度为1000的向量,生成大小为…

我们在.NET 6 Preview 3中交付了.NET多平台应用UI的移动和桌面开发的最新进展.此版本添加了Windows平台和WinUI 3,改进了基本应用程序和启动构建器,添加了原生生命周期事件,并添加了更多UI控件和布局.我们还为辅助功能引入了一些新的语义属性.当我们对这些进行详细探讨时,我们邀请您与我们一起使用dotnet new创建新应用,并分享您的反馈. 支持Windows桌面 Project Reunion 0.5已发布!现在,Windows加入了Android,iOS和macOS…

[前言]      本文首先介绍生成式模型,然后着重梳理生成式模型(Generative Models)中生成对抗网络(Generative Adversarial Network)的研究与发展.作者按照GAN主干论文.GAN应用性论文.GAN相关论文分类整理了45篇近两年的论文,着重梳理了主干论文之间的联系与区别,揭示生成式对抗网络的研究脉络. 本文涉及的论文有: Goodfellow Ian, Pouget-Abadie J, Mirza M, et al. Generative adver…

GAN存在问题 训练困难,G和D多次尝试没有稳定性,Loss无法知道能否优化,生成样本单一,改进方案靠暴力尝试 WGAN GAN的Loss函数选择不合适,使模型容易面临梯度消失,梯度不稳定,优化目标不定导致模型失败,WGAN,找到了更为合适的Loss函数,使得梯度呈线性,事实上WGAN对判别器权重进行了区间限制,使得权重控制在一定范围内,使得梯度更大概率的呈线性增长. WGAN特点 无需平衡D,G的训练组合 解决collapse model(模型崩溃)问题,保证样本多样性 结构更改简单有效 改进…

Restful.Data 经过 博客园 和 CSDN 的宣传,目前参与该项目的人数已达到 114 人(群号:338570336),虽大部分并不参与实际开发,但他们所提出的意见和建议以及在试用过程中发现的问题是非常宝贵的,在此对这帮兄弟的热心参与表示感谢. Restful.Data 群欢迎任何对技术交流感兴趣的朋友加入,我们群拥有众多热心的技术达人,他们会帮你解答一切工作中所遇到的问题,我们共同期待你们的光临,尤其是萌妹纸哦. Restful.Data 目前已完成 MySql.Oracle 和 S…

项目地址:https://github.com/jphp-compiler/jphp 旧文:http://www.cnblogs.com/x3d/p/3631386.html 旧文2:http://www.cnblogs.com/x3d/p/3642287.html 看过代码,就感觉这个项目应该还欠缺一点技术方面的东西:所有从PHP访问Java的功能必须要编写对应的Wrapper,而不能直接在PHP中访问Java类:这方面是不如Quercus的,但Quercus的社区版是解释型而不是编译型的,对…

先来梳理一下我们之前所写的代码,原始的生成对抗网络,所要优化的目标函数为: 此目标函数可以分为两部分来看: ①固定生成器 G,优化判别器 D, 则上式可以写成如下形式: 可以转化为最小化形式: 我们编写的代码中,d_loss_real = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits = D_logits, labels = tf.ones_like(D))),由于我们判别器最后一层是 sigmoid ,所以可以看出来…

各位关注CUBA平台的朋友,你们好! 距上次发布动态我们又沉默了大概两个月时间,这期间我们一直在翻译CUBA平台的文档.CUBA平台的开发文档相当丰富,所以这需要耗费较多的时间,至少比我们预想的时间要多得多.目前我们大概完成了总体文档的65%,我们会继续努力,尽快完成剩余的部分. 这段时间关于CUBA平台最让人激动的事情莫过于CUBA Platform和CUBA Studio 7.0 Beta版的发布,见Platform and Studio 7.0 BETA(https://www.cuba-…

[摘要] 主要是文字检测和文字识别作为计算机视觉一部分的重要性,基本知识,面临的挑战,以及部分最新的成果. 人类认识了解世界的信息中91%来自视觉,同样计算机视觉成为机器认知世界的基础,也是人工智能研究的热点,而文字识别是计算机的重要组成部分.我们生活当中文字是无处不在的,可以说离开了文字我们衣食住行各方面都会很不方便. 首先,文字并非自然产生,而是人类特有的造物,是高层语义信息的载体,文字从整个文化的角度来讲也是非常重要的,人类的文明离不开文字,文字是我们学习知识.传播信息.记录思想很重要的载…

http://www.tuicool.com/articles/MBBbeeQ 在AlphaGo与李世石比赛期间,谷歌天才工程师Jeff Dean在Google Campus汉城校区做了一次关于智能计算机系统的大规模深度学习(Large-Scale Deep Learning for Intelligent Computer Systems)的演讲.本文是对他这次演讲的总结. 如果你无法理解信息里包含的内容,那么就会很难将其组织起来. 自从AlphaGo与李世石的比赛——这是约翰·亨利对战蒸汽锤…

今天中午我们在 docker swarm 集群上发布应用时遇到了一个奇怪的 docker swarm 内置负载均衡的问题,该应用的 2 个新容器成功启动后,在容器内访问正常,但通过服务名访问时一会正常一会缓慢或超时,似乎 docker swarm 内置负载均衡与其中某个容器的网络通信有问题,而没有进行发布操作的应用都正常,重启这2个容器也不能解决问题,后来只能将这个应用部署到备用集群上才临时解决. 我们遇到的 docker swarm 问题也得到了阿里云容器服务团队的关注,今天和他们进行了交流.…

作者:Volodymyr Mnih Google DeepMind科学家. 在Geoffrey Hinton的指导下完成了多伦多大学的机器学习博士学位. 在此之前,在Csab Szepesvari的指导下完成了阿尔伯塔大学计算科学硕士学位. 视频地址如下: https://www.youtube.com/watch?v=bsuvM1jO-4w&feature=youtu.be 这次本期主题的PPT内容,希望大家有所收获.…

微软和开源,是近几年业界孜孜不倦的讨论话题,微软也在开源之路越走越宽.最近与 FreeBSD 基金更紧密的合作踏出了微软在开源之路上的又一大步. 自2012年开始,微软在 FreeBSD 与其虚拟化平台 Hyper-V,及云平台 Azure 的集成上进行投入,在领导团队的推动下已取得初步成效.目前已有许多顶尖虚拟设备厂商选择基于 FreeBSD 操作系统来构建他们的产品.过去 2 年中,微软已经与 Citrix 思杰. Array Networks 安瑞科技. Stormshield.Panzu…

Contents CentOS 8 Rough Status Page General Steps Architectures Main architectures AltArch Current Timeline Definitions https://wiki.centos.org/About/Building_8 centos8 还没准备好.. CentOS 8 Rough Status Page Red Hat Enterprise Linux 8 was released on 201…

1.基础知识 创始人的介绍: “GANs之父”Goodfellow 38分钟视频亲授:如何完善生成对抗网络?(上) “GAN之父”Goodfellow与网友互动:关于GAN的11个问题(附视频) 进一步了解,应用领域扩展: 生成对抗网络GANs理解(附代码)    对该文章的转载补充:对生成对抗网络GANs原理.实现过程.应用场景的理解(附代码),另附:深度学习大神文章列表 简单理解与实验生成对抗网络GAN AI科普贴:生成对抗网络(GANs)为什么这么火? GAN Zoo: The GAN Z…

2019年上半年收集到的人工智能GAN干货文章 GAN简介及其常见应用 训练GAN,你应该知道的二三事 了解生成对抗网络(GAN) CosmoGAN:训练GAN,让AI寻找宇宙中的暗物质 关于GAN的七个问题:谷歌大脑工程师带你梳理生成对抗网络 Ian GoodFellow最新演讲:对抗机器学习的进展与挑战 GANs和ODEs:数学建模的终结? 了解GAN背后的设计,训练,损失函数和算法 GANs笔记(1) - 初步了解 GANs 史上最强GAN被谷歌超越!标注数据少用90%,造假效果却更逼真…

Valse 2017 | 生成对抗网络(GAN)研究年度进展评述 https://www.leiphone.com/news/201704/fcG0rTSZWqgI31eY.html?viewType=weixin 雷锋网按:2017 年 4 月 21-23 日,VALSE(视觉与学习青年学者研讨会)在厦门举行,国内 CV 领域顶级专家学者齐聚一堂,参会的青年学者达 2000 多人.在 VALSE 的「年度进展评述」环节,共有 12 名学者依次上台,对 CV 研究和应用分支领域近年发展做了详细系…