sklearn.featture_extraction.DictVectorizer: 将特征与值的映射字典组成的列表转换成向量。 DictVectorizer通过使用scikit-learn的estimators,将特征名称与特征值组成的映射字典构成的列表转换成Numpy数组 ...
InfoGAN 期望的是 input 的每一个维度都能表示输出数据的某种特征。但实际改变输入的一个特定维度取值,很难发现输出数据随之改变的规律。 InfoGAN 就是想解决这个问题。在 GAN 结构以外,把输入 z 分成两个部分 c 和 z ,然后根据 generated data x 来预测给到 generator 的 c 是什么,这里的ae 做的事情是 code x code。同时还需要 di ...
2019-09-03 09:03 0 695 推荐指数:
sklearn.featture_extraction.DictVectorizer: 将特征与值的映射字典组成的列表转换成向量。 DictVectorizer通过使用scikit-learn的estimators,将特征名称与特征值组成的映射字典构成的列表转换成Numpy数组 ...
sklearn.feature_extraction.FeatureHasher(n_features=1048576, input_type="dict", dtype=<class 'numpy.float64'>, alternate_sign=True ...
概述GAN(Generative Adversarial Network,生成对抗网络)是一个网络框架,它通常包括两部分,生成器(generator)和判别器(discriminator)。生成器的作用是学习真实数据的分布(或者通俗地说就是学习真实数据的特征),然后自动地生成新的数据 ...
4.2 特征提取 sklearn.feature_extraction 模块可以被用来从包含文本或者特片的数据集中提取出适用于机器学习算法的特征。 注意:特征提取和特征选择是极不相同的:前者由任意数据组成,比如文本或者图片,转换为适用于 ...
不多说,直接上干货! ...
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 ...
这篇稍老一点,18年的用GAN做reid的paper,和上篇19年将输入分解为appearance和structure不同。这篇FD-GAN是希望提到的特征仅仅和id有关,而和姿势无关。所以将输入分解为id+pose。编码器可视化如下: FD-GAN尽量在同一id姿态改变的情况下保持id特征 ...
GAN 原始GAN中判别器要最小化如下损失函数,尽可能把真实样本分为正例,生成样本分为负例: 其中是真实样本分布,是由生成器产生的样本分布。 第一个式子我们不看梯度符号的话即为判别器的损失函数,logD(xi)为判别器将真实数据判定为真实数据的概率,log(1-D(G(zi ...