把GAN的论文看完了, 也确实蛮厉害的懒得写笔记了,转一些较好的笔记,前面先贴一些 原论文里推理部分,进行备忘。 GAN的解释 算法流程 GAN的理论推理 转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27295635 Generative ...
Generative Adversarial Network,就是大家耳熟能详的 GAN,由 Ian Goodfellow 首先提出,在这两年更是深度学习中最热门的东西,仿佛什么东西都能由 GAN 做出来。我最近刚入门 GAN,看了些资料,做一些笔记。 可以参考另一篇,GAN原理 https: www.cnblogs.com jins note p .html .Generation 什么是生成 ...
2019-05-11 12:17 0 1518 推荐指数:
把GAN的论文看完了, 也确实蛮厉害的懒得写笔记了,转一些较好的笔记,前面先贴一些 原论文里推理部分,进行备忘。 GAN的解释 算法流程 GAN的理论推理 转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27295635 Generative ...
上一篇讲了FM(Factorization Machines),今天说一说FFM(Field-aware Factorization Machines )。 回顾一下FM: \begin{equa ...
本篇文章主要介绍下Xgboost算法的原理和公式推导。关于XGB的一些应用场景在此就不赘述了,感兴趣的同学可以自行google。下面开始: 1.模型构建 构建最优模型的方法一般是最小化训练数据的损失函数,用L表示Loss Function(),F是假设空间: \[L = min_ ...
常见的GAN网络的相关原理及推导 在上一篇中我们给大家介绍了GAN的相关原理和推导,GAN是VAE的后一半,再加上一个鉴别网络。这样而导致了完全不同的训练方式。 GAN,生成对抗网络,主要有两部分构成:生成器,判别器。 生成器网络的主要工作是负责生成样本数据,输入的是高斯白噪声z ...
“企业的价值等于剩余存在期内自由现金流的折现”,这是很多夹头文章都会引用的巴老的一句话。投资其实就是购买在未来能获取企业收益的权利,把企业在存续期内每个财务年度的收益现金流,分别折算到今天的价值,并进 ...
原文见 http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/27365941 Logistic回归为概率型非线性回归模型,是研究二分类观察结果与一些 ...
贝塞尔曲线(Bézier curve),又称贝兹曲线或贝济埃曲线,是应用于二维图形应用程序的数学曲线。1962,由法国工程师皮埃尔·贝塞尔(Pierre Bézier)所广泛发表,他运用贝塞尔曲 ...
转自机器之心整理的,来自Goodfellow 在 NIPS 2016 的演讲和台大李弘毅的解释,完成原 GAN 的推导、证明与实现。 本文主要分四部分,第一部分描述 GAN 的直观概念,第二部分描述概念与优化的形式化表达,第三部分将对 GAN 进行详细的理论推导与分析,最后我们将实现前面的理论 ...