0. introduction GAN模型最早由Ian Goodfellow et al于2014年提出,之后主要用于signal processing和natural document processing两方面,包含图片.视频.诗歌.一些简单对话的生成等.由于文字在高维空间上不连续的问题(即任取一个word embedding向量不一定能找到其所对应的文字),GAN对于NLP的处理不如图像的处理得心应手,并且从本质上讲,图片处理相较于NLP更为简单(因为任何动物都可以处理图像,但只有人类可以…

原文地址:https://blog.csdn.net/Sakura55/article/details/81514828 1.GAN 先来看看公式:             GAN网络主要由两个网络构成,生成网络G和辨别网络D,生成模型G的思想是将一个噪声包装成一个逼真的样本,判别模型D则需要判断送入的样本是真实的还是假的样本,即共同进步的过程,辨别模型D对样本的判别能力不断上升,生成模型G的造假能力也不断上升!              需要注意的是,生成模型G的输入是服从-1~1均匀分布的随…

DCGAN.WGAN.WGAN-GP.LSGAN.BEGAN原理总结及对比 from:https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/78857788 GAN系列学习(2)——前生今世 本文已投稿至微信公众号--机器学习算法工程师,欢迎关注 1 2 本文是GAN系列学习–前世今生第二篇,在第一篇中主要介绍了GAN的原理部分,在此篇文章中,主要总结了常用的GAN包括DCGAN,WGAN,WGAN-GP,LSGAN-BEGAN的详细原理介绍以及他们…

GAN 自从被提出以来,就广受大家的关注,尤其是在计算机视觉领域引起了很大的反响,但是这么好的理论是否可以成功地被应用到自然语言处理(NLP)任务呢? Ian Goodfellow 博士 一年前,网友在 reddit 上提问道,生成式对抗网络 GAN 是否可以应用到自然语言处理上.GAN 理论的提出者,OpenAI 的科学家,深度学习理论奠基人之一 Yoshua Bengio 的得意门生 Ian Goodfellow 博士回答了这个问题: GANs 目前并没有应用到自然语言处理(NLP)中,因为…

https://www.jianshu.com/p/32e164883eab 这篇文章,GAN与NLP的讨论,可以看看.…

本篇随笔为转载,原贴地址,知乎:GAN for NLP(论文笔记及解读).…

LCD与LED的区别之背光原理与优缺点对比介绍 http://m.elecfans.com/article/620376.html 时下液晶面板与液晶电视技术已经达到炉火纯青的境界,并已经成为大屏幕平板电视市场最为抢眼的家庭消费产品.因此,在近两年中,几乎所有更新客厅电视的选购目光都集中到液晶电视.或许,液晶电视的好戏仅仅才是开始,因为更牛的LED电视已经闪亮登场了.在未来二三年内,LED电视将会像液晶电视一样普及使用. 值得注意的是,我们现在所说的LED电视,其实还是液晶电视.真正意义上的LE…

来源:https://www.leiphone.com/news/201701/yZvIqK8VbxoYejLl.html?viewType=weixin 导语:本文介绍下GAN和DCGAN的原理,以及如何使用Tensorflow做一个简单的生成图片的demo. 雷锋网注:本文作者何之源,复旦大学计算机科学硕士在读,研究人工智能计算机视觉方向.本文由雷锋网(公众号:雷锋网)编辑整理自作者知乎专栏,获授权发布. 生成式对抗网络(GAN)是近年来大热的深度学习模型.最近正好有空看了这方面的一些论文,…

1. 模型原理 1.1 论文 Yoon Kim在论文(2014 EMNLP) Convolutional Neural Networks for Sentence Classification提出TextCNN. 将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务,利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息(类似于多窗口大小的ngram),从而能够更好地捕捉局部相关性. 1.2 网络结构 TextCNN的详细过程原理图如下: TextCNN详细过程: Embedding:第一层是图中最左边的7…

1. 自然语言概念 自然语言,即我们人类日常所使用的语言,是人类交际的重要方式,也是人类区别其他动物的本质特征. 但是我们只能通过自然语言与人交流,无法与计算机进行交流. 2. 自然语言处理 自然语言处理,是人工智能的一部分,实现了人与计算机之间的有效通信.自然语言处理属于计算机科学领域与人工智能领域,其研究使用计算机编程来处理和理解人类的语言. 3.  应用场景 情感分析(从一段文本中提取该文本的感情色彩,是褒义.中性还是贬义) 机器翻译 文本相似度匹配(从多段文本中,分析两段文本内容的相似度…