GAN对抗神经网络（原理解析）
GAN对抗神经网络（原理解析） 一、总结 一句话总结： (一)、GAN的主要灵感来源于博弈论中零和博弈的思想，应用到深度学习神经网络上来说，就是 (二)、**通过生成网络G（Generator）和判别网络D（Discriminator）不断博弈，进而使G学习到数据的分布 ...
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目录 1，WGAN 1.1，从GAN到WGAN，最核心的有这么几点： 1.2，相较于GAN，WGAN做了以下改进 2，WGAN-GP 2.1，WGAN直接对权重的值进行约束的方式存在两个问题 2.2，改进 ...
神经网络和深度学习
深度学习引言 AI是最新的电力 大约在一百年前，我们社会的电气化改变了每个主要行业，从交通运输行业到制造业、医疗保健、通讯等方面，我认为如今我们见到了AI明显的令人惊讶的能量，带来了同样巨大的转变。 什么是神经网络？ 神经网络的一部分神奇之处在于，当你实现它之后，你要做的只是输入x，就能 ...
神经网络和深度学习
这个人总结的太好了 ， 忍不住想学习一下，放到这里。 为了尊重原创作者，说明一下是转载于：http://blog.csdn.net/MyArrow/article/details/51322433 学习总结 1. 简介 神经网络和深度学习是由Michael Nielsen所写 ...
神经网络结构：生成式对抗网络（GAN）
生成对抗网络（GAN），是深度学习模型之一，2014年lan Goodfellow的开篇之作Generative Adversarial Network，GAN是一种无监督学习方法，它巧妙地利用“对抗”的思想来学习生成式模型，一旦训练完成后可以生成全新的数据样本。DCGAN将GAN的概念 ...
神经网络和深度学习（二）浅层神经网络
1、计算神经网络的输出（正向传播）： 矩阵表示： 向量化： 2、多个样本的向量化（正向传播）： 3、激活函数： （1）sigmoid函数仅用于二分分类的情况，较少使用； a = 1 / (1 + e-z) g'(z) = g(z ...
神经网络和深度学习之——前馈神经网络
前面一章我们详细讲解了神经网络的组成，工作原理，信号在网络中如何流动，以及如何求解每一个输入信号赋予的权重等计算过程；同时我们还构建了一个逻辑回归网模型来解决鸢尾花分类问题，很明显，这种网络很“浅”，但它对于分类鸢尾花数据还是非常有效的，而且不仅仅是鸢尾花，对于有需要的其他二分类问题，该模型 ...
神经网络和深度学习（一）神经网络基础
1、什么是神经网络？ （1）房价预测模型Ⅰ： 神经网络：size x ——> O ——> price y ReLU函数（Rectified linear unit 修正线性单元）：修改线性的函数，避免出现price未负数的情况. （2）房价预测模型 ...