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[重磅]无监督学习生成式对抗网络突破,OpenAI 5大项目落地 [新智元导读]"生成对抗网络是切片面包发明以来最令人激动的事情!"LeCun前不久在Quroa答问时毫不加掩饰对生成对抗网络的喜爱,他认为这是深度学习近期最值得期待.也最有可能取得突破的领域.生成对抗学习是无监督学习的一种,该理论由 Ian Goodfellow 提出,此人现在 OpenAI 工作.作为业内公认进行前沿基础理论研究的机构,OpenAI 不久前在博客中总结了他们的5大项目成果,结合丰富实例介绍了生成对抗网络

相关源码可参考最新的实现:https://github.com/ronnyyoung/EasyML ,中的neural_network模块,后持续更新,包括加入CNN的结构. 一.引言 在前一篇关于神经网络的文章中,给出了神经网络中单个神经元的结构和作用原理,并且用梯度下降的方法推导了单个SIMGOID单元的权值更新法则.在文章的最后给了一个例子,我们以一个4维的单位向量作为特征,映射到一维的[0,1]的空间中,我们采用了一个感知器单元,实验结果发现经过15000次(实际应该在5000次左右已经

用MXNet实现mnist的生成对抗网络(GAN) 生成式对抗网络(Generative Adversarial Network,简称GAN)由一个生成网络与一个判别网络组成.生成网络从潜在空间(latent space)中随机采样作为输入,其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本.判别网络的输入则为真实样本或生成网络的输出,其目的是将生成网络的输出从真实样本中尽可能分辨出来.而生成网络则要尽可能地欺骗判别网络.两个网络相互对抗.不断调整参数,最终目的是使判别网络无法判断生成网络的输出结果是否真

卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),权值共享(weight sharing)网络结构降低模型复杂度,减少权值数量,是语音分析.图像识别热点.无须人工特征提取.数据重建,直接把图片作输入,自动提取特征,对平移.比例缩放.倾斜等图片变形具有高度不变形.卷积(convolution),泛函数分析积分变换数学方法,两个函数f和g生成第三个函数数学算子,表征函灵敏f与g翻转.平移重叠部分面积.f(x).g(x)为R1两个可积函数.积分新函数为函数f与g卷积.∫

来源:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/13297881 1.径向基函数 径向基函数(Radical Basis Function,RBF)方法是Powell在1985年提出的.所谓径向基函数,其实就是某种沿径向对称的标量函数.通常定义为空间中任一点x到某一中心c之间欧氏距离的单调函数,可记作k(||x-c||),其作用往往是局部的,即当x远离c时函数取值很小.例如高斯径向基函数: 当年径向基函数的诞生主要是为了解决多变量插值的问题.可以看

Android 网络编程相关的包 : 9 包, 20 接口, 103 类, 6 枚举, 14异常; -- Java包 : java.net 包 (6接口, 34类, 2枚举, 12异常); -- Android包 : android.net 包 (1接口, 19类, 3枚举, 1异常), android.net.http 包 (6类), android.net.nsd 包 (3接口, 2类), android.net.rtp (4类), android.net.sip 包 (1接口, 9类, 1

U-net网络主要思路是源于FCN,采用全卷积网络,对图像进行逐像素分类,能在图像分割领域达到不错的效果. 因其网络结构类似于U型,所以以此命名,可以由其架构清晰的看出,其构成是由左端的卷积压缩层,以及右端的转置卷积放大层组成: 左右两端之间还有联系,通过灰色箭头所指,右端在进行转置卷积操作的时候,会拼接左端前几次卷积后的结果,这样可以保证得到 更多的信息. 在网络的末端得到两张feature map之后还需要通过softmax函数得到概率图,整个网络输出的是类别数量的特征图,最后得到的是类别的

前言 网络程序所做的很大一部分工作都是简单的输入输出:将数据字节从一个系统移动到另一个系统.Java的I/O建立于流(stream)之上.输入流读取数据,输出流写入数据.过滤器流(filter)流可以串联到输入或输出流上.读写数据时过滤器可以修改数据(加密或压缩),或者只是提供额外的方法,将读/写的数据转换为其他格式.阅读器(reader)和书写器(writer)可以串链到输入流和输出流上,允许程序读/写文本而不是字节. 输出流 Java的基本输出流类是:java.io.OutputStream

上一节内容已经详细介绍了AlexNet的网络结构.这节主要通过Tensorflow来实现AlexNet. 这里做测试我们使用的是CIFAR-10数据集介绍数据集,关于该数据集的具体信息可以通过以下链接查看: https://blog.csdn.net/davincil/article/details/78793067 下面粗略的介绍一下CIFAR-10数据集. 一 CIFAR-10数据集 CIFAR-10数据集由10类32x32的彩色图片组成,一共包含60000张图片,每一类包含6000图片.其

1.       对比损失函数(Contrastive Loss function) 孪生架构的目的不是对输入图像进行分类,而是区分它们.因此,分类损失函数(如交叉熵)不是最合适的选择,这种架构更适合使用对比函数.对比损失函数如下: (以判断图片相似度为例)其中Dw被定义为姐妹孪生网络的输出之间的欧氏距离.Y值为1或0.如果模型预测输入是相似的,那么Y的值为0,否则Y为1.m是大于0的边际价值(margin value).有一个边际价值表示超出该边际价值的不同对不会造成损失. Siamese网络

查看网络流量 # 查看网卡流量 命令:sar -n DEV 1 10 注:每1秒 显示 1次 显示 10次 平均时间: IFACE rxpck/s txpck/s rxkB/s txkB/s rxcmp/s txcmp/s rxmcst/s 平均时间: lo 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 平均时间: eth0 1.30 0.90 0.08 0.36 0.00 0.00 0.00 测试 lo # 回环地址 eth0 # 网卡 IFACE:就是网络设备的名称:

实际上在卷积操作的时候,比如说,我某一层输出的feature map的size为4713*13 channel的数目为7,设经过某卷积层之后,网络输出的feature map的channel的数目为17 从7个channel到17个channel,假设卷积核的kernel为33,那么这个卷积层的参数就有17733,那么,对于一个具体的操作而言 比如说,输出feature map有17个通道,对于输出feature map的第一个通道,是由其他7个kernel对输入的7个channel的featu

Q-Learning,学习Action对应期望值(Expected Utility).1989年,Watkins提出.收敛性,1992年,Watkins和Dayan共同证明.学习期望价值,从当前一步到所有后续步骤,总期望获取最大价值(Q值.Value).Action->Q函数,最佳策略,在每个state下,选择Q值最高的Action.不依赖环境模型.有限马尔科夫决策过程(Markov Dectision Process) ,Q-Learning被证明最终可以找到最优策略. Q-Learning目

强化学习(Reinforcement Learing),机器学习重要分支,解决连续决策问题.强化学习问题三概念,环境状态(Environment State).行动(Action).奖励(Reward),目标获得最多累计奖励.强化学习模型根据环境状态.行动和奖励,学习出最佳策略,以最终结果为目标,不能只看某个行动当下带来的利益,还要看行动未来带来的价值. AutoEncoder属于无监督学习,MLP.CNN.RNN属于监督学习,强化学习目标变化.不明确,或不存绝对正确标签. Google Dee

一.detect和build 前面多节中我们花了大量笔墨介绍build方法的inference分支,这节我们看看它是如何被调用的. 在dimo.ipynb中,涉及model的操作我们简单进行一下汇总,首先创建图并载入预训练权重, 然后规范了类别序列, 实际开始检测的代码块如下, 经由model.detect方法,调用model.build方法(也就是我们前面多节在讲解的方法)构建图,实施预测. 二.detect方法 首先看看detect方法的前几行(和build一样,同见model.py), d

在我们学习的这个项目中,模型主要分为两种状态,即进行推断用的inference模式和进行训练用的training模式.所谓推断模式就是已经训练好的的模型,我们传入一张图片,网络将其分析结果计算出来的模式. 本节我们从demo.ipynb入手,一窥已经训练好的Mask-RCNN模型如何根据一张输入图片进行推断,得到相关信息,即inference模式的工作原理. 一.调用推断网络 网络配置 首先进行配置设定,设定项都被集成进class config中了,自建新的设定只要基础改class并更新属性即可

简介 这里的生成式网络是广义的生成式,不仅仅指gan网络,还有风格迁移中的类自编码器网络,以及语义分割中的类自编码器网络,因为遇到次数比较多,所以简单的记录一下. 背景 1.像素和数字 图像处理目标一般就是RGB三色通道,原始图像解码后是0~255,这个矩阵传给matplotlib就可以直接绘图了,与此同0~1的图像matplotlib也是可以接受的,关于这点,我们来看看文档是怎么说的, Elements of RGB and RGBA arrays represent pixels of an

本文从tensorflow的代码层面理解LSTM. 看本文之前,需要先看我的这两篇博客 https://www.cnblogs.com/yanshw/p/10495745.html 谈到网络结构 https://www.cnblogs.com/yanshw/p/10515436.html 谈到多隐层神经网络 回忆一下LSTM网络 输出 tensorflow 用 tf.nn.dynamic_rnn构建LSTM的输出 lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(

深度Q网络是用深度学习来解决强化中Q学习的问题,可以先了解一下Q学习的过程是一个怎样的过程,实际上就是不断的试错,从试错的经验之中寻找最优解 关于Q学习,我看到一个非常好的例子,另外知乎上面也有相关的讨论 其实早在13年的时候,deepmind出来了第一篇用深度学习来解决Q学习的问题的paper,那个时候deepmind还不够火,和一般的Q学习不同的是,由于12年Alex率先用CNN解决图像中的high level的语义的提取,deepmind也同时采用了CNN来直接对图像进行特征提取,而非传统

给家人买了一个新的智能手机,用的移动神州行套餐,没有开通3G,想更新一些应用软件,于是想到能不能用电脑上的无线上网卡. 在网上找到了一方法,试了一下,还真是可以. 步骤如下: 用无线上网卡拨号上网,并打开电脑上的无线开关,用QQ电脑管家工具箱里面带的Wifi共享精灵,设置热点名称和密码. 它会在网络连接里面创建一个“无线网络连接2”,描述是“Microsoft Virtual WiFi Miniport Adapter”,SSID就是刚才设置的热点. 在共享设置选项里面,网络接入选择现在上网用的