深度学习之 GAN 进行 mnist 图片的生成 mport numpy as np import os import codecs import torch from PIL import Image import PIL def get_int(b): return int(codecs.encode(b, 'hex'), 16) def extract_image(path, extract_path): with open(path, 'rb') as f: data = f.read(…

变分自编码器(VAE,variatinal autoencoder)   VS    生成式对抗网络(GAN,generative adversarial network) 两者不仅适用于图像,还可以探索声音.音乐甚至文本的潜在空间: VAE非常适合用于学习具有良好结构的潜在空间,其中特定方向表示数据中有意义的变化轴;  GAN生成的图像可能非常逼真,但它的潜在空间可能没有良好结构,也没有足够的连续型.   自编码,简单来说就是把输入数据进行一个压缩和解压缩的过程. 原来有很多 Feature,…

一.前述 GAN,生成对抗网络,在2016年基本火爆深度学习,所有有必要学习一下.生成对抗网络直观的应用可以帮我们生成数据,图片. 二.具体 1.生活案例 比如假设真钱 r 坏人定义为G  我们通过 G 给定一个噪音X 通过学习一组参数w 生成一个G(x),转换成一个真实的分布. 这就是生成,相当于造假钱. 警察定义为D 将G(x)和真钱r 分别输入给判别网络,能判别出真假,真钱判别为0,假钱判别为1 .这就是判别. 最后生成网络想让判别网络判别不出来什么是真实的,什么是假的.要想生成的更好,则…

GAN存在问题 训练困难,G和D多次尝试没有稳定性,Loss无法知道能否优化,生成样本单一,改进方案靠暴力尝试 WGAN GAN的Loss函数选择不合适,使模型容易面临梯度消失,梯度不稳定,优化目标不定导致模型失败,WGAN,找到了更为合适的Loss函数,使得梯度呈线性,事实上WGAN对判别器权重进行了区间限制,使得权重控制在一定范围内,使得梯度更大概率的呈线性增长. WGAN特点 无需平衡D,G的训练组合 解决collapse model(模型崩溃)问题,保证样本多样性 结构更改简单有效 改进…

DAGNN 是Directed acyclic graph neural network 缩写,也就有向图非循环神经网络.我使用的是由MatConvNet 提供的DAGNN API.选择这套API作为工具的原因有三点,第一:这是matlab的API,相对其他语言我对Matlab比较熟悉:第二:有向图非循环的网络可以实现RPN,Network in Network 等较为复杂的功能,可以随意的引出各层的输入和输出,有利于针对三维视觉任务改造网络结构.MNIST 是手写数字的图片集,也是机器学习网络…

1.结构图 2.知识点 生成器(G):将噪音数据生成一个想要的数据 判别器(D):将生成器的结果进行判别, 3.代码及案例 # coding: utf-8 # ## 对抗生成网络案例 ## # # # <img src="jpg/3.png" alt="FAO" width="590" > # - 判别器 : 火眼金睛,分辨出生成和真实的 <br /> # <br /> # - 生成器 : 瞒天过海,骗过判别器…

python爬虫实战--图片自动下载器 之前介绍了那么多基本知识[Python爬虫]入门知识(没看的赶紧去看)大家也估计手痒了.想要实际做个小东西来看看,毕竟: talk is cheap show me the code! 这个小工程的代码都在github上,感兴趣的自己去下载:https://github.com/hk029/Pickup 制作爬虫的基本步骤 顺便通过这个小例子,可以掌握一些有关制作爬虫的基本的步骤. 一般来说,制作一个爬虫需要分以下几个步骤: 分析需求(对,需求分析非常重要…

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:苏博览 深度学习应该这一两年计算机圈子里最热的一个词了.基于深度学习,工程师们在图像,语音,NLP等领域都取得了令人振奋的进展.而深度学习本身也在不断的探索和发展中,其潜力的极限目前还没有被看到. 当然,深度学习也不是万能的,比如有很多问题的特征是易于提取的,我们可以直接使用SVM, 决策树的算法来取得很好的结果.而深度学习并不能提供太多的帮助.还有一些问题,我们并没有足够数量的数据,我们也很难通过深度学习算法来得到可用的模型.…

~~因为不太会使用opencv.matlab工具,所以在找一些比较简单的工具. . . 一.NLP标注工具BRAT BRAT是一个基于web的文本标注工具,主要用于对文本的结构化标注,用BRAT生成的标注结果能够把无结构化的原始文本结构化,供计算机处理.利用该工具可以方便的获得各项NLP任务需要的标注语料.以下是利用该工具进行命名实体识别任务的标注例子. WeTest舆情团队在使用:http://wetest.qq.com/bee/ 使用案例:http://blog.csdn.net/oweng…

大家好,我禅师的助理兼人工智能排版住手助手条子.可能非常多人都不知道我.由于我真的难得露面一次,天天给禅师做底层工作. wx_fmt=jpeg" alt="640? wx_fmt=jpeg" /> 今天条子最终也熬到这一天! 最终也有机会来为大家写文章了! 激动的我啊.都忘了9月17号中午和禅师在我厂门口兰州料理吃饭.禅师要了一碗牛拉+一瓶可乐+一碟凉菜,总共30元.让我结账至今还没还钱的事儿了.真的,激动的我一点儿都想不起来了. 国庆长假就要開始了,作为人工智能头条的…