令人拍案叫絕的Wasserstein GAN WGAN前作分析了Ian Goodfellow提出的原始GAN兩種形式各自的問題，第一種形式等價在最優判別器下等價於最小化生成分布與真實分布之間的JS散度，由於隨機生成分布很難與真實分布有不可忽略的重疊以及JS散度的突變特性，使得生成器 ...

生成對抗網絡(GAN與W-GAN) 作者：凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 通過閱讀《神經網絡與深度學習》，了解生成對抗網絡(Generative Adversarial Networks，GAN)的來龍去脈，並介紹GAN ...

目錄 Graph Neural Network Graph Convolutional Network GraphSAGE Graph At ...

（原作：MSRA劉鐵岩著《分布式機器學習：算法、理論與實踐》。這一部分敘述很清晰，適合用於系統整理NN知識） 線性模型 線性模型是最簡單的，也是最基本的機器學習模型。其數學形式如下：g(X;W)=WTX。有時，我們還會在WTX的基礎上額外加入一個偏置項b，不過只要把X擴展出一維常數 ...

參考博客：https://blog.csdn.net/qq_31342997/article/details/88078213 　　　　　https://blog.csdn.net/u0129694 ...

二、機器學習模型評估 2.1 模型評估：基本概念 錯誤率(Error Rate) 預測錯誤的樣本數a占樣本總數的比例m \[E=\frac{a}{m} \] 准確率(Accuracy) 准確率=1-錯誤率准確率=1−錯誤率 誤差 ...

'沒有測量，就沒有科學'這是科學家門捷列夫的名言。在計算機科學特別是機器學習領域中，對模型的評估同樣至關重要，只有選擇與問題相匹配的評估方法，才能快速地發現模型選擇或訓練過程中出現的問題，迭代地對模型進行優化。模型評估主要分為離線評估和在線評估兩個階段。針對分類、排序、回歸、序列預測等不同類 ...