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

一篇介绍GAN应用的文章.今后GAN模型学习的主要内容. 中文链接:萌物生成器:如何使用四种GAN制造猫图 原文链接:https://ajolicoeur.wordpress.com/cats/ 项目 GitHub:https://github.com/AlexiaJM/Deep-learning-with-cats 我尝试使用几种对抗生成网络(GAN)来生成猫脸,其中包括 DCGAN.WGAN 和 WGAN-GP,以及低和高分辨率.训练模型则使用 CAT 数据集(是的,真的有这么个东西).这一

学习总结于国立台湾大学 :李宏毅老师 Author: Ian Goodfellow • Paper: https://arxiv.org/abs/1701.00160 • Video: https://channel9.msdn.com/Events/Neural-Information-Processing-Systems-Conference/Neural-Information-Processing-Systems-Conference-NIPS-2016/Generative-Adver

0. introduction GAN模型最早由Ian Goodfellow et al于2014年提出,之后主要用于signal processing和natural document processing两方面,包含图片.视频.诗歌.一些简单对话的生成等.由于文字在高维空间上不连续的问题(即任取一个word embedding向量不一定能找到其所对应的文字),GAN对于NLP的处理不如图像的处理得心应手,并且从本质上讲,图片处理相较于NLP更为简单(因为任何动物都可以处理图像,但只有人类可以

1. 从纳什均衡(Nash equilibrium)说起 我们先来看看纳什均衡的经济学定义: 所谓纳什均衡,指的是参与人的这样一种策略组合,在该策略组合上,任何参与人单独改变策略都不会得到好处.换句话说,如果在一个策略组合上,当所有其他人都不改变策略时,没有人会改变自己的策略,则该策略组合就是一个纳什均衡. B站上有一个关于”海滩2个兄弟卖雪糕“形成纳什均衡的视频,讲的很生动. 不管系统中的双方一开始处于什么样的状态,只要系统中参与竞争的个体都是”理性经济人“,即每个人在考虑其他人的可能动作的基

ES6的很多特性都跟Generator扯上关系,而且实际用处比较广, 包含了任何需要异步的模块, 比如ajax, filesystem, 或者数组对象遍历等都可以用到: Generator的使用: Generator函数和普通的函数区别有两个, 1:function和函数名之间有一个*号, 2:函数体内部使用了yield表达式:比如这样: function* gen() { "; " } 这个玩意儿如果运行的话,会返回一个Iterator实例, 然后再执行Iterator实例的next

https://www.bilibili.com/video/av9770302/?p=15 前面说了auto-encoder,VAE可以用于生成 VAE的问题, AE的训练是让输入输出尽可能的接近,所以生成出来图片只是在模仿训练集,而无法生成他完全没有见过的,或新的图片 由于VAE并没有真正的理解和学习如何生成新的图片,所以对于下面的例子,他无法区分两个case的好坏,因为从lost上看都是比7多了一个pixel 所以产生GAN, 大家都知道GAN是对抗网络,是generator和discri

阅读目录 Generator的使用: yield yield* next()方法 next()方法的参数 throw方法() return()方法: Generator中的this和他的原型 实际使用: 利用Generator函数,可以在任意对象上部署iterator接口: 参考: ES6的很多特性都跟Generator扯上关系,而且实际用处比较广, 包含了任何需要异步的模块, 比如ajax, filesystem, 或者数组对象遍历等都可以用到: Generator的使用: Generator

可以看做一个状态机, 生成的是一个迭代器对象, 可以用来遍历状态机里面的各种状态 创建方式 在函数名前面添加 * , 内部使用 yeild 来标注状态 特性 yield 只能在 generator 中, 必须是在直接中, 不能是在间接中 可以被 for of 直接遍历 扩展运算符, 结构赋值, Array.from 内部都是调用的迭代器, 因此都可以使用 generator 实例继承generator原型上的函数 实例拿不到generator上的 this 不能和 new 一起使用 两个 yie

Generative Adversarial Networks GAN框架     GAN框架是有两个对象(discriminator,generator)的对抗游戏.generator是一个生成器,generator产生来自和训练样本一样的分布的样本.discriminator是一个判别器,判别是真实数据还是generator产生的伪造数据.discriminator使用传统的监督学习技术进行训练,将输入分成两类(真实的或者伪造的).generator训练的目标就是欺骗判别器. 游戏中的两个参

注:本文来自机器之心的PaperWeekly系列:万字综述之生成对抗网络(GAN),如有侵权,请联系删除,谢谢! 前阵子学习 GAN 的过程发现现在的 GAN 综述文章大都是 2016 年 Ian Goodfellow 或者自动化所王飞跃老师那篇.可是在深度学习,GAN领域,其进展都是以月来计算的,感觉那两篇综述有些老了.最近发现有一篇最新的 GAN 综述论文(How Generative Adversarial Networks and Their Variants Work: An Over

前言 深度学习作为人工智能的重要手段,迎来了爆发,在NLP.CV.物联网.无人机等多个领域都发挥了非常重要的作用.最近几年,各种深度学习算法层出不穷, Generative Adverarial Network(GAN)自2014年提出以来,引起广泛关注,身为深度学习三巨头之一的Yan Lecun对GAN的评价颇高,认为GAN是近年来在深度学习上最大的突破,是近十年来机器学习上最有意思的工作.围绕GAN的论文数量也迅速增多,各种版本的GAN出现,主要在CV领域带来了一些贡献,如下图所示. 我们可

paper:Gupta A , Johnson J , Fei-Fei L , et al. Social GAN: Socially Acceptable Trajectories with Generative Adversarial Networks[J]. 2018. code:https://github.com/agrimgupta92/sgan 概览 文章提出了一种采用GAN架构进行训练的轨迹预测模型,Generator由Encoder-Decoder结构组成,Discrimina

摘要: 基于人工智能火热的大背景下,通过阿里云的机器学习平台PAI在真实场景中的应用,详细阐述相关算法及使用方法,力求能够让读者读后能够马上动手利用PAI搭建属于自己的机器学习实用方案,真正利用PAI玩转人工智能. 模型训练与在线预测服务.推荐算法四部曲.机器学习PAI实战.更多精彩,尽在开发者分会场 [机器学习PAI实战]—— 玩转人工智能之商品价格预测 [机器学习PAI实战]—— 玩转人工智能之你最喜欢哪个男生? [机器学习PAI实战]—— 玩转人工智能之美食推荐 [机器学习PAI实战]——

Adit Deshpande CS Undergrad at UCLA ('19) Blog About Resume Deep Learning Research Review Week 1: Generative Adversarial Nets Starting this week, I’ll be doing a new series called Deep Learning Research Review. Every couple weeks or so, I’ll be summa

Using the latest advancements in AI to predict stock market movements 2019-01-13 21:31:18 This blog is copied from: https://github.com/borisbanushev/stockpredictionai In this notebook I will create a complete process for predicting stock price moveme

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1.什么叫优雅降级和渐进增强? 优雅降级: Web站点在所有新式浏览器中都能正常工作, 如果用户使用的是老式浏览器, 则代码会针对旧版本的IE进行降级处理了, 使之在旧式浏览器上以某种形式降级体验却不至于完全不能用. 如:border-shadow 渐进增强: 从被所有浏览器支持的基本功能开始, 逐步地添加那些只有新版本浏览器才支持的功能, 向页面增加不影响基础浏览器的额外样式和功能的. 当浏览器支持时,它们会自动地呈现出来并发挥作用. 如:默认使用flash上传, 但如果浏览器支持 HTML5

Programming in LuaCopyright ® 2005, Translation Team, www.luachina.net Programming in LuaProgramming in Lua作者:Roberto Ierusalimschy翻译:www.luachina.netSimple is beautifulCopyright ® 2005, Translation Team, www.luachina.net Programming in Luai版权声明 <Pro

1.ES5.ES6和ES2015有什么区别? ES2015特指在2015年发布的新一代JS语言标准,ES6泛指下一代JS语言标准,包含ES2015.ES2016.ES2017.ES2018等.现阶段在绝大部分场景下,ES2015默认等同ES6.ES5泛指上一代语言标准.ES2015可以理解为ES5和ES6的时间分界线 2.babel是什么,有什么作用? babel是一个 ES6 转码器,可以将 ES6 代码转为 ES5 代码,以便兼容那些还没支持ES6的平台 3.let有什么用,有了var为什么