人工智能中小樣本問題相關的系列模型演變及學習筆記（一）：元學習、小樣本學習
【說在前面】本人博客新手一枚，象牙塔的老白，職業場的小白。以下內容僅為個人見解，歡迎批評指正，不喜勿噴！[握手][握手] 【再啰嗦一下】本來只想記一下GAN的筆記，沒想到發現了一個大宇宙，很多個人並不擅長，主要是整理歸納！ 一、Meta Learning 元學習綜述 Meta ...
原文：人工智能中小樣本問題相關的系列模型演變及學習筆記（二）：生成對抗網絡 GAN
說在前面 本人博客新手一枚，象牙塔的老白，職業場的小白。以下內容僅為個人見解，歡迎批評指正，不喜勿噴 握手 握手 再啰嗦一下 本文銜接上一個隨筆：人工智能中小樣本問題相關的系列模型演變及學習筆記 一 ：元學習 小樣本學習 一 生成對抗網絡 GAN 綜述 說到小樣本學習，就想說比較時髦的生成對抗網絡GAN。別誤會，生成對抗網絡並不是只針對小樣本生成，還有很多別的豐富應用。 . GAN GANs是一 ...
2020-05-26 12:46 0 1342 推薦指數：
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生成網絡的優化目標 the -logD alternative 稱生成器的目標函數： \[\mathop{min}_{\theta } \mathbb{E}_{\boldsymbol z \sim p(\boldsymbol z)}\left [ log(1 - D \left (G ...
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生成式模型的作用 密度估計 給定一組數據\(D=\left \{ x^{n} \right \}^{N}_{n=1}\)，假設它們都是獨立地從相同的概率密度函數為\(p_{r}(x)\)的未知分布中產生的。密度估計是根據數據集\(D\)來估計其概率密度函數\(p_{\theta}(x ...