训练与普遍挑战:为成功而GAN 一.评估 回顾一下第1章中伪造达・芬奇画作的类比.假设一个伪造者(生成器)正在试图模仿达・芬奇,想使这幅伪造的画被展览接收.伪造者要与艺术评论家(判别器)竞争,后者试图只接收真正的作品进入展览.如果你是那位伪造者,目的是伪造这位伟大艺术家的"遗失的作品",以对达・芬奇风格的完美模仿欺骗艺术评论家,要如何评价自己的做得有多好呢? GAN试图解决伪造者与艺术评论家之间水无止境的竞争问题.考虑到生成器通常比判别器更受关注,考虑它的评估时应该格外仔细.但是要如何…

深度卷积生成对抗网络(DCGAN) 我们在第3章实现了一个GAN,其生成器和判别器是具有单个隐藏层的简单前馈神经网络.尽管很简单,但GAN的生成器充分训练后得到的手写数字图像的真实性有些还是很具说服力的.即使是那些无法被识别为人类手写数字的字符,也具有许多手写符号的特征,例如可辨认的线条边缘和形状,特别是与用作生成器原始输入的随机噪声相比,更是如此. 想象一下,如果使用更强大的网络架构可以实现什么?本章中的生成器和判别器都将使用卷积神经网络(CNN,或 ConvNet),而不再是简单的双层前馈网…

第一个GAN模型-生成手写数字 一.GAN的基础:对抗训练 形式上,生成器和判别器由可微函数表示如神经网络,他们都有自己的代价函数.这两个网络是利用判别器的损失记性反向传播训练.判别器努力使真实样本输入和伪样本输入带来的损失最小化,而生成器努力使它生成的为样本造成的判别器损失最大化. 训练数据集决定了生成器要学习模拟的样本类型,例如,目标是生成猫的逼真图像,我们就会给GAN提供一组猫的图像. 用更专业的术语来说,生成器的目标是生成符合训练数据集数据分布的样本.对计算机来说,图像只是矩阵:灰度图是…

渐进式增长生成对抗网络(PGGAN) 使用 TensorFlow和 TensorFlow Hub( TFHUB)构建渐进式增长生成对抗网络( Progressive GAN, PGGAN或 PROGAN)--一种能够生成全高清的具有照片级真实感图像的前沿技术.这项技术在顶级机器学习会议ICLR2018上提出时引起了轰动,以至于谷歌立即将其整合为 TensorFlow Hub中的几个模型之一.这项技术被深度学习的鼻祖之一 Yoshua Bengio称赞为"好得令人难以置信",在其发布后,…

半监督生成对抗网络 一.SGAN简介 半监督学习(semi-supervised learning)是GAN在实际应用中最有前途的领域之一,与监督学习(数据集中的每个样本有一个标签)和无监督学习(不使用任何标签)不同,半监督学习只为训练数据集的一小部分提供类别标签.通过内化数据中的隐藏结构,半监督学习努力从标注数据点的小子集中归纳,以有效地对从未见过的新样本进行分类,要使半监督学习有效,标签数据和无标签数据必须来自相同的基本分布. 缺少标签数据集是机器学习研究和实际应用中的主要瓶颈之一,尽管无标…

Android群英传笔记--第五章:Android Scroll分析 滑动事件算是Android比较常用的效果了,而且滑动事件他本身也是有许多的知识点,今天,我们就一起来耍耍Scroll吧 一.滑动效果是如何产生的 滑动一个View的本质其实就是移动一个View,改变其当钱所在的位置,他的原理和动画效果十分的相似,就是通过不断的改变View的坐标来实现这一效果,动态且不断的改变View的坐标,从而实现View跟随用户触摸滑动而滑动 但是在讲解滑动效果之前,需要先了解一下Android中窗口坐标体…

<Linux内核设计与实现>第四周读书笔记--第五章 20135301张忻 估算学习时间:共1.5小时 读书:1.0 代码:0 作业:0 博客:0.5 实际学习时间:共2.0小时 读书:1.0 代码:0 作业:0 博客:1.0 耗时估计的公式:Y=X+X/N ,Y=X-X/N 5.1 与内核通信57 系统调用在用户空间进程和硬件设备之间添加了一个中间层,该层主要作用有三个: 首先它为用户空间提供了一种硬件的抽象接口,举例来说当需要读写文件的时候,应用程序就可以不去管磁盘类型和介质,甚至不用去管…

<Linux内核设计与实现>读书笔记--第五章 标签(空格分隔): 20135321余佳源 第五章 系统调用 操作系统中,内核提供了用户进程与内核进行交互的一组接口.这些接口让应用程序受限的访问硬件设备,提供了新进程与已有进程进行通信的机制,也提供了申请操作系统其他资源的能力.提供接口主要是为了保证系统稳定可靠,避免应用程序恣意妄行. 使应用程序受限地访问硬件设备 提供创建新进程与已有进程进行通信的机制 提供申请操作系统其他资源的能力 知识点回顾: 系统调用:需要int 0x80模拟中断让硬件…

### Programming Entity Framework-dbContext 学习笔记 第五章 将图表添加到Context中的方式及容易出现的错误 方法 结果 警告 Add Root 图标中的所有实体将被跟踪,并标记为Added SaveChage 将试图将所有实体插入数据库,即使数据库中已存在该实体 Attach Root 所有实体将被跟踪并标记为Unchanged 新添加的实体将不会被插入数据库,并容易造成主键冲突 Add or Attach Root,then paint stat…

Chapter5.h #ifndef __CHAPTER_5_ #define __CHAPTER_5_ /*<深入理解C指针>学习笔记 -- 第五章*/ /*不应该改动的字符串就应该用 const char* 去修饰*/ size_t __strlen_test(const char*); /*返回字符串的几种方法*/ char* __return_str__test(); #endif Chapter5.cpp #include "Chapter5.h" #includ…