GAN對抗神經網絡（原理解析） 一、總結 一句話總結： (一)、GAN的主要靈感來源於博弈論中零和博弈的思想，應用到深度學習神經網絡上來說，就是 (二)、**通過生成網絡G（Generator）和判別網絡D（Discriminator）不斷博弈，進而使G學習到數據的分布 ...

目錄 1，WGAN 1.1，從GAN到WGAN，最核心的有這么幾點： 1.2，相較於GAN，WGAN做了以下改進 2，WGAN-GP 2.1，WGAN直接對權重的值進行約束的方式存在兩個問題 2.2，改進 ...

深度學習引言 AI是最新的電力 大約在一百年前，我們社會的電氣化改變了每個主要行業，從交通運輸行業到制造業、醫療保健、通訊等方面，我認為如今我們見到了AI明顯的令人驚訝的能量，帶來了同樣巨大的轉變。 什么是神經網絡？ 神經網絡的一部分神奇之處在於，當你實現它之后，你要做的只是輸入x，就能 ...

這個人總結的太好了 ， 忍不住想學習一下，放到這里。 為了尊重原創作者，說明一下是轉載於：http://blog.csdn.net/MyArrow/article/details/51322433 學習總結 1. 簡介 神經網絡和深度學習是由Michael Nielsen所寫 ...

　　生成對抗網絡（GAN），是深度學習模型之一，2014年lan Goodfellow的開篇之作Generative Adversarial Network，GAN是一種無監督學習方法，它巧妙地利用“對抗”的思想來學習生成式模型，一旦訓練完成后可以生成全新的數據樣本。DCGAN將GAN的概念 ...

1、計算神經網絡的輸出（正向傳播）： 矩陣表示： 向量化： 2、多個樣本的向量化（正向傳播）： 3、激活函數： （1）sigmoid函數僅用於二分分類的情況，較少使用； a = 1 / (1 + e-z) g'(z) = g(z ...

前面一章我們詳細講解了神經網絡的組成，工作原理，信號在網絡中如何流動，以及如何求解每一個輸入信號賦予的權重等計算過程；同時我們還構建了一個邏輯回歸網模型來解決鳶尾花分類問題，很明顯，這種網絡很“淺”，但它對於分類鳶尾花數據還是非常有效的，而且不僅僅是鳶尾花，對於有需要的其他二分類問題，該模型 ...

1、什么是神經網絡？ （1）房價預測模型Ⅰ： 神經網絡：size x ——> O ——> price y ReLU函數（Rectified linear unit 修正線性單元）：修改線性的函數，避免出現price未負數的情況. （2）房價預測模型 ...