手把手教你搭建一個GAN(生成對抗網絡)模型 This blog is out of date. Check out my new blog holder: sonictl.github.io 本網站上的博文已經停止維護/更新了。 請移步到新的博客空間:sonictl.github.io ...
手把手教你理解和實現生成式對抗神經網絡 GAN 一 總結 一句話總結: GAN的全稱是 Generative Adversarial Networks,中文名稱是生成對抗網絡。原始的GAN是一種無監督學習方法,巧妙的利用 博弈 的思想來學習生成式模型。 gan的目標函數 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 推薦指數:
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首先看一下運行效果: 下面是項目整體目錄: 0.實現神經網絡總覽 神經網絡由層、神經元、權重、激活函數和偏置組成。每層都有一個或者多個神經元,每一個神經元都和神經輸入/輸出連接,這些連接就是權重。 需要重點強調一下,一個神經網絡可能有很多隱含層,也可能一個沒有,因為每層的神經元數目 ...
本文是基於吳恩達老師的《深度學習》第四課第一周習題所做,如果本文在某些知識點上描述得不夠透徹的可以參見相關章節的具體講解,同時極力推薦各位有志從事計算機視覺的朋友觀看一下吳恩達老師的《深度學習》課程。1.卷積神經網絡構成總的來說,卷積神經網絡與神經網絡的區別是增加了若干個卷積層,而卷積層又可細分 ...
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 ...
Neural networks Visualizing the data 數據集來自 https://www.kaggle.com/gpreda/chinese-mnist 在這一部分 ...
下載到。 既然是手把手,那么就要從前期的導入數據開始: 導入數據 ...
卷積神經網絡 圖像識別問題和數據集 > 計算機視覺中有哪些問題?典型問題:經典數據集。 在 2012 年的 ILSVRC 比賽中 Hinton 的學生 Alex Krizhevsky 使用深度卷積神經網絡模型 AlexNet 以顯著的優勢贏得了比賽,top-5 的錯誤率降低 ...
生成式對抗網絡(GAN, Generative Adversarial Networks )是一種深度學習模型,是最近超級火的一個無監督學習方法,它主要由兩部分組成,一部分是生成模型G(generator),另一部分是判別模型D(discriminator),它的訓練過程可大致描述如下: 生成 ...