本书的前四章旨在介绍开始构建生成式深度学习模型所需的核心技术.在第1章中,我们将首先对生成式建模领域进行广泛的研究,并从概率的角度考虑我们试图解决的问题类型.然后,我们将探讨我们的基本概率生成模型的第一个例子,并分析为什么随着生成式任务的复杂性增长,可能需要部署深度学习技术.第2章提供了开始构建更复杂的生成模型所需的深度学习工具和技术的指南.这旨在成为深度学习的实用指南,而不是对该领域的理论分析.特别是,我将介绍Keras,一个构建神经网络的框架,可用于构建和训练已在文献中发表的一些最先进的深度…

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,…

生成式对抗网络(GAN,generative adversarial network)由Goodfellow等人于2014年提出,它可以替代VAE来学习图像的潜在空间.它能够迫使生成图像与真实图像在统计上几乎无法区别,从而生成相当逼真的合成图像. 1.GAN是什么? 简单来说就是由两部分组成,生成器generator网络和判别器discriminator网络.一部分不断进化,使其对立部分也不断进化,实现共同进化的过程. 对GAN的一种直观理解是,想象我们想要试图生成一个二次元头像.一开始,我们并…

SAP C/4HANA从去年发布已经过去了一年多的时间,C/4HANA的从业者,对于这五朵云里包含的产品集,想必都有了一些了解. Jerry注意到,SAP C/4HANA Foundation这个概念,在英文的SAP博客里已经被广泛提及,然而缺乏谈论它的中文博客.因此Jerry就来贡献一篇. SAP C/4HANA的从业者都知道,这五朵云里包含的产品,有的是SAP自研产品,比如后台基于ABAP Netweaver的Marketing Cloud和Cloud for Customer,有的则是近些…

DeepDream是一种艺术性的图像修改技术,它用到了卷积神经网络学到的表示,DeepDream由Google于2015年发布.这个算法与卷积神经网络过滤器可视化技术几乎相同,都是反向运行一个卷积神经网络:对卷积神经网络的输入做梯度上升,以便将卷积神经网络靠顶部的某一层的某个过滤器激活最大化.但有以下几个简单的区别: 使用DeepDream,我们尝试将所有层的激活最大化,而不是将某一层的激活最大化,因此需要同时将大量特征的可视化混合在一起 不是从空白的.略微带有噪声的输入开始,而是从现有的图像开…

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前言 上一章为大家介绍过深度学习的基础和多层感知机 MLP 的应用,本章开始将深入讲解卷积神经网络的实用场景.卷积神经网络 CNN(Convolutional Neural Networks,ConvNet)是一种特殊的深度学习神经网络,近年来在物体识别.图像重绘.视频分析等多个层面得到了广泛的应用.本文将以VGG16预训练模型为例子,从人脸识别.预训练模型.图片风格迁移.滤波分析.热力图等多过领域介绍 CNN 的应用. 目录 一.卷积神经网络的原理 二.构建第一个 CNN 对 MNIST 数字…

注:因为毕业论文需要用到相关知识,借着 TF 2.0 发布的时机,重新捡起深度学习.在此,也推荐一下优达学城与 TensorFlow 合作发布的TF 2.0入门课程,下面的例子就来自该课程. 原文发布于博客园:https://www.cnblogs.com/Belter/p/10626418.html 本文中所有代码都在文末第二个链接中,转载请注明出处! 机器学习与深度学习 深度学习是机器学习的一个分支,当下也是该领域发展最快.最受关注的一个分支.上周刚刚公布的2018年图灵奖就颁发给了对深度学…

[导读]Kears作者François Chollet刚刚在Twitter贴出最近三个月在arXiv提到的深度学习框架,TensorFlow不出意外排名第一,Keras排名第二.随后是Caffe.PyTorch和Theano,再次是MXNet.Chainer和CNTK. Keras作者François Chollet刚刚在Twitter贴出一张图片,是近三个月来arXiv上提到的深度学习开源框架排行: TensorFlow排名第一,这个或许并不出意外,Keras排名第二,随后是Caffe.PyT…

翻译项目请关注Github上的地址:https://github.com/msdx/gradledoc本文翻译所在分支:https://github.com/msdx/gradledoc/tree/2.0 .在线浏览地址:http://gradledoc.qiniudn.com/2.0/userguide/userguide.html .另外,Android 手机用户可通过我写的一个程序浏览文档,带缓存功能的,目前0.6开发中版本兼容 Android 2.3以上系统,项目地址如下:https:/…