手把手教你搭建一个GAN(生成对抗网络)模型 This blog is out of date. Check out my new blog holder: sonictl.github.io 本网站上的博文已经停止维护/更新了。 请移步到新的博客空间:sonictl.github.io ...
手把手教你理解和实现生成式对抗神经网络 GAN 一 总结 一句话总结: GAN的全称是 Generative Adversarial Networks,中文名称是生成对抗网络。原始的GAN是一种无监督学习方法,巧妙的利用 博弈 的思想来学习生成式模型。 gan的目标函数 min G max D V D , G E x sim p text data x log D x E z sim p z z ...
2020-08-12 20:24 0 1238 推荐指数:
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首先看一下运行效果: 下面是项目整体目录: 0.实现神经网络总览 神经网络由层、神经元、权重、激活函数和偏置组成。每层都有一个或者多个神经元,每一个神经元都和神经输入/输出连接,这些连接就是权重。 需要重点强调一下,一个神经网络可能有很多隐含层,也可能一个没有,因为每层的神经元数目 ...
本文是基于吴恩达老师的《深度学习》第四课第一周习题所做,如果本文在某些知识点上描述得不够透彻的可以参见相关章节的具体讲解,同时极力推荐各位有志从事计算机视觉的朋友观看一下吴恩达老师的《深度学习》课程。1.卷积神经网络构成总的来说,卷积神经网络与神经网络的区别是增加了若干个卷积层,而卷积层又可细分 ...
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 ...
Neural networks Visualizing the data 数据集来自 https://www.kaggle.com/gpreda/chinese-mnist 在这一部分 ...
下载到。 既然是手把手,那么就要从前期的导入数据开始: 导入数据 ...
卷积神经网络 图像识别问题和数据集 > 计算机视觉中有哪些问题?典型问题:经典数据集。 在 2012 年的 ILSVRC 比赛中 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 使用深度卷积神经网络模型 AlexNet 以显著的优势赢得了比赛,top-5 的错误率降低 ...
生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks )是一种深度学习模型,是最近超级火的一个无监督学习方法,它主要由两部分组成,一部分是生成模型G(generator),另一部分是判别模型D(discriminator),它的训练过程可大致描述如下: 生成 ...