原文:基於GAN的特征抽取 Feature Extraction by GAN

InfoGAN 期望的是 input 的每一個維度都能表示輸出數據的某種特征。但實際改變輸入的一個特定維度取值,很難發現輸出數據隨之改變的規律。 InfoGAN 就是想解決這個問題。在 GAN 結構以外,把輸入 z 分成兩個部分 c 和 z ,然后根據 generated data x 來預測給到 generator 的 c 是什么,這里的ae 做的事情是 code x code。同時還需要 di ...

2019-09-03 09:03 0 695 推薦指數:

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特征抽取: sklearn.feature_extraction.DictVectorizer

sklearn.featture_extraction.DictVectorizer:   將特征與值的映射字典組成的列表轉換成向量。   DictVectorizer通過使用scikit-learn的estimators,將特征名稱與特征值組成的映射字典構成的列表轉換成Numpy數組 ...

Mon Mar 25 07:29:00 CST 2019 0 1835
GAN(一)

概述GAN(Generative Adversarial Network,生成對抗網絡)是一個網絡框架,它通常包括兩部分,生成器(generator)和判別器(discriminator)。生成器的作用是學習真實數據的分布(或者通俗地說就是學習真實數據的特征),然后自動地生成新的數據 ...

Wed May 27 04:30:00 CST 2020 0 941
scikit-learn 4.2 Feature extraction特征提取

4.2 特征提取 sklearn.feature_extraction 模塊可以被用來從包含文本或者特片的數據集中提取出適用於機器學習算法的特征。 注意:特征提取和特征選擇是極不相同的:前者由任意數據組成,比如文本或者圖片,轉換為適用於 ...

Tue Aug 28 17:45:00 CST 2018 0 1262
GANGAN的原理及推導

GAN的論文看完了, 也確實蠻厲害的懶得寫筆記了,轉一些較好的筆記,前面先貼一些 原論文里推理部分,進行備忘。 GAN的解釋 算法流程 GAN的理論推理 轉自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27295635 Generative ...

Sat Dec 01 06:25:00 CST 2018 0 3540
FD-GAN: Pose-guided Feature Distilling GAN for Robust Person Re-identification

這篇稍老一點,18年的用GAN做reid的paper,和上篇19年將輸入分解為appearance和structure不同。這篇FD-GAN是希望提到的特征僅僅和id有關,而和姿勢無關。所以將輸入分解為id+pose。編碼器可視化如下: FD-GAN盡量在同一id姿態改變的情況下保持id特征 ...

Mon Mar 30 05:54:00 CST 2020 0 609
GANGAN的改進

GAN 原始GAN中判別器要最小化如下損失函數,盡可能把真實樣本分為正例,生成樣本分為負例: 其中是真實樣本分布,是由生成器產生的樣本分布。 第一個式子我們不看梯度符號的話即為判別器的損失函數,logD(xi)為判別器將真實數據判定為真實數據的概率,log(1-D(G(zi ...

Sun Oct 18 03:46:00 CST 2020 0 580
 
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