当我们用networkx生成网络时,节点之间的关系是随机的,很多时候我们生成的一个网络,存在不止一个子网,也就是说任意两个节点之间不一定连通 当我们想生成一个任意两点都能连通的网络时,就需要去判断生成的网络是不是只有一个子网,此时我们可以通过numpy的一个函数去判断 number_connected_components 这个函数返回的值代表网络中的子网个数,如果我们想生成只有一个子网的网络时,我们可以通过它来判断,以ER网络为例 while 1: er = nx.erdos_renyi_gr…

ER随机网络,WS小世界网络,BA无标度网络的生成 import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt #ER随机网络 #10个节点,连接概率为0.6 er = nx.erdos_renyi_graph(10, 0.6) #节点在同心圆上分布 ps = nx.shell_layout(er) #在1*3的画板中显示于第一格 plt.subplot(131) plt.title('ER') nx.draw(er, ps, with_label…

1. tf.layers.conv2d(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特征图的个数,kernel_size卷积核的大小,stride步长,padding是否补零 2. tf.layers.conv2d_transpose(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行反卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特…

指针生成网络(Pointer-Generator-Network)原理与实战   阅读目录 0 前言 1 Baseline sequence-to-sequence 2 Pointer-Generator-Network 3  Coverage mechanism 4 实战部分 4.1 DataSet 4.2 Experiments 4.3 Evaluation 4.4 Results 5 References 回到顶部 0 前言 本文主要内容:介绍Pointer-Generator-Netwo…

Orcad Capture原理图篇 一.生成网络表--create Netlist 1.操作: .dsn文件--Tools--create Netlist 出现如下对话框--默认不进行更改--点击确定 在此过程中若没有出现中断--则表示已经生成网络表成功--会出现如下三个文件 正常情况下生成的网络表是一个文件夹的模式,会在dsn的文件夹里生成一个子文件夹--命名为Allegro 2.常见错误及解决办法 1.封装属性没有填写 生成网络表过程中出现如下窗口--只是表明生成网络表失败--并没有提示错误…

  该方法常用于: 图像生成 图像修复,训练用了MSE+Global+Local数据,其中Global+Local判别式用于全局+局部一致性. 图像超分辨率重构   GAN的基本原理,主要包含两个网络,G(Generator)和D(Discriminator),含义如下:(以图像生成为例) G是一个生成图片的网络,它接收一个随机的噪声z,通过这个噪声生成图片,记做G(z). D是一个判别网络,判别一张图片是不是"真实的".它的输入参数是x,x代表一张图片,输出D(x)代表x为真实图片的…

NetworkX是一个非常强大的网络科学工具,它封装了图的数据结构和许多经典图算法,也内置了许多可视化函数可供调用. 1. 随机图生成 最经典的随机图当属我们在上一篇博客<Erdos-Renyi随机图的生成方式及其特性>中讲到的Erdős-Rény随机图了,我们这里选用其中的\(_{np}\)形式,调用以下API: G = nx.erdos_renyi_graph(10, 0.3, seed=1) 这里表示生成10个顶点的图,且图的每条边都以0.3的概率产生. 当然,此时生成的图不具有权重,我…

简单介绍 NetworkX is a Python package for the creation, manipulation, and study of the structure, dynamics, and functions of complex networks. 这个工具包对于图网络的处理非常有用,涵盖了很多算法,用法也非常友好.这里也贴出几个常用链接: NetworkX 主页 NetworkX 文档 NetworkX 文档 PDF 建议直接下一份pdf放着随时查.接下来直接说常规…

1. Basic idea 基本任务:要得到一个generator,能够模拟想要的数据分布.(一个低维向量到一个高维向量的映射) discriminator就像是一个score function. 如果想让generator生成想要的目标数据,就把这些真实数据作为discriminator的输入,discriminator的另一部分输入就是generator生成的数据. 1. 初始化generator和discriminator. 2. 迭代: 固定generator的参数,更新discrimi…

转:懒人元(侵删) RPN全称是Region Proposal Network,Region Proposal的中文意思是“区域选取”,也就是“提取候选框”的意思,所以RPN就是用来提取候选框的网络. 1. RPN的意义 RPN第一次出现在世人眼中是在Faster RCNN这个结构中,专门用来提取候选框,在RCNN和Fast RCNN等物体检测架构中,用来提取候选框的方法通常是Selective Search,是比较传统的方法,而且比较耗时,在CPU上要2s一张图.所以作者提出RPN,专门用来提…

背景 由于网络原因,在下载视频之前我们往往会希望能够先生成一些视频的缩略图,大致浏览视频内容,再确定是否应花时间下载.如何能够快速得到视频多个帧的缩略图的同时尽量少的下载视频的内容,是一个值得研究的问题. 思路 众所周知,不考虑音频.字幕的话,视频是由多个图像帧拼接而成的,因此我们的目标也就是尽量只下载视频中我们想下载的帧图片,而忽略其他的信息,那么就需要获得对应帧在文件中所在的位置.大小.以及编码格式,为此,首先需要了解视频容器的格式,由于日常生活中h264编码的mp4格式用得比较多,所以这里…

直接找    前往->前往文件夹->然后复制下面的路径填入框内,回车就能看到想要替换的文件夹了 /Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Platforms/iPhoneOS.platform/Developer/Library/Xcode/Templates/Project Templates/iOS/Application/Cocoa Touch Application Base.xctemplate 找到TemplateInfo.plist文件…

今天观看学习了一下台大李宏毅所讲授的 <Introduction of Generative Adversarial Network (GAN)>,对GAN有了一个初步的了解. GAN的基本概念 首先,GAN(Generative Adversarial Network )应该怎样发音呢? GAN的读法可以读G A N,三个字母分开读,也可以读作gàn. GAN主要包含一个Gnenrator和一个Discriminator.......…

原文:http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=404069&do=blog&classid=141080&view=me&from=space 复杂网络分析库NetworkX学习笔记(1):入门 NetworkX是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具,内置了常用的图与复杂网络分析算法,可以方便的进行复杂网络数据分析.仿真建模等工作.我已经用了它一段时间了,感觉还不错(除了速度有点慢),下面介绍我…

用MXNet实现mnist的生成对抗网络(GAN) 生成式对抗网络(Generative Adversarial Network,简称GAN)由一个生成网络与一个判别网络组成.生成网络从潜在空间(latent space)中随机采样作为输入,其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本.判别网络的输入则为真实样本或生成网络的输出,其目的是将生成网络的输出从真实样本中尽可能分辨出来.而生成网络则要尽可能地欺骗判别网络.两个网络相互对抗.不断调整参数,最终目的是使判别网络无法判断生成网络的输出结果是否真…

GAN的全称是 Generative Adversarial Networks,中文名称是生成对抗网络.原始的GAN是一种无监督学习方法,巧妙的利用“博弈”的思想来学习生成式模型. 1 GAN的原理 GAN的基本原理很简单,其由两个网络组成,一个是生成网络G(Generator) ,另外一个是判别网络D(Discriminator).它们的功能分别是: 生成网络G:负责生成图片,它接收一个随机的噪声 $z$,通过该噪声生成图片,将生成的图片记为 $G(z)$. 判别网络D:负责判别一张图片是真实…

Graph.Editor是一款基于HTML5技术的拓补图编辑器,采用jquery插件的形式,是Qunee图形组件的扩展项目,旨在提供可供扩展的拓扑图编辑工具, 拓扑图展示.编辑.导出.保存等功能,此外本项目也是学习HTML5开发,构建WebAPP项目的参考实例. 请访问此地址查看效果:http://demo.qunee.com/editor/ 入门实例: <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title&g…

""" 生成对抗网络(GAN,Generative Adversarial Networks)的基本原理很简单: 假设有两个网络,生成网络G和判别网络D.生成网络G接受一个随机的噪声z并生成图片, 记为G(z):判别网络D的作用是判别一张图片x是否真实,对于输入x,D(x)是x为真实图片的概率. 在训练过程中, 生成器努力让生成的图片更加真实从而使得判别器无法辨别图像的真假, 而D的目标就是尽量把分辨出真实图片和生成网络G产出的图片,这个过程就类似于二人博弈, G和D构成了一…

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf 1.简介: GAN的两个模型 判别模型:就是图中右半部分的网络,直观来看就是一个简单的神经网络结构,输入就是一副图像,输出就是一个概率值,用于判断真假使用(概率值大于0.5那就是真,小于0.5那就是假),真假也不过是人们定义的概率而已. 生成模型:生成模型要做什么呢,同样也可以看成是一个神经网络模型,输入是一组随机数Z,输出是一个图像,不再是一个数值.从图中可以看到,会存在两个数据集,一个是真实数据集,这好说,另一…

对抗网络是14年Goodfellow Ian在论文Generative Adversarial Nets中提出来的. 原理方面,对抗网络可以简单归纳为一个生成器(generator)和一个判断器(discriminator)之间博弈的过程.整个网络训练的过程中, 两个模块的分工 判断网络,直观来看就是一个简单的神经网络结构,输入就是一副图像,输出就是一个概率值,用于判断真假使用(概率值大于0.5那就是真,小于0.5那就是假) 生成网络,同样也可以看成是一个神经网络模型,输入是一组随机数Z,输出是…

笔记持续更新中,请大家耐心等待 首先需要大概了解什么是生成对抗网络,参考维基百科给出的定义(https://zh.wikipedia.org/wiki/生成对抗网络): 生成对抗网络(英语:Generative Adversarial Network,简称GAN)是非监督式学习的一种方法,通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习.该方法由扬·古德费洛等人于2014年提出.[1] 生成对抗网络由一个生成网络与一个判别网络组成.生成网络从潜在空间(latent space)中随机采样作为输入,其输出…

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24767059,感谢分享 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,跑了一个GAN的代码,于是写了这篇文章来介绍一下GAN. 本文主要分为三个部分: 介绍原始的GAN的原理 同样非常重要的DCGAN的原理 如何在Tensorflow跑DCGAN的代码,生成如题图所示的动漫头像,附送数据集哦 :-) 一.GAN原理介绍 说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian Goodfellow大牛…

Generative Adversarial Network 是深度学习中非常有趣的一种方法.GAN最早源自Ian Goodfellow的这篇论文.LeCun对GAN给出了极高的评价: “There are many interesting recent development in deep learning…The most important one, in my opinion, is adversarial training (also called GAN for Generativ…

from:https://blog.csdn.net/xjz18298268521/article/details/79079008 NASNet总结 论文:<Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition> 注   先啥都不说,看看论文的实验结果,图1和图2是NASNet与其他主流的网络在ImageNet上测试的结果的对比,图3是NASNet迁移到目标检测任务上的检测结果,从这图瞬间感觉论文的厉害之处了,值…

1. 从纳什均衡(Nash equilibrium)说起 我们先来看看纳什均衡的经济学定义: 所谓纳什均衡,指的是参与人的这样一种策略组合,在该策略组合上,任何参与人单独改变策略都不会得到好处.换句话说,如果在一个策略组合上,当所有其他人都不改变策略时,没有人会改变自己的策略,则该策略组合就是一个纳什均衡. B站上有一个关于”海滩2个兄弟卖雪糕“形成纳什均衡的视频,讲的很生动. 不管系统中的双方一开始处于什么样的状态,只要系统中参与竞争的个体都是”理性经济人“,即每个人在考虑其他人的可能动作的基…

之前介绍了使用官方脚本自动化启动一个Fabric网络,并且所有的证书都是通过官方的命令行工具cryptogen直接生成网络中的所有节点的证书.在开发环境可以这么简单进行,但是生成环境下还是需要我们自定义对网络中的节点的证书进行配置. 所以在本文中,将会详细介绍一个从手动生成证书一直到启动网络的整体步骤.本文只交代整体的搭建步骤.对于Fabric-Ca的讲解不在本文的范围内,将在另一篇文章中说明. 正篇文章也是根据官方的文档进行的.但是由于官方的文档尚未完工,也是好多没有交代清楚的,并且有些地方是…

生成对抗网络的概念 上一篇中介绍的VAE自动编码器具备了一定程度的创造特征,能够"无中生有"的由一组随机数向量生成手写字符的图片. 这个"创造能力"我们在模型中分为编码器和解码器两个部分.其能力来源实际上是大量样本经过学习编码后,在数字层面对编码结果进行微调,再解码生成图片的过程.所生成的图片,是对原样本图的某种变形模仿. 今天的要介绍的生成对抗网络(GAN)也具备很类似的功能,所建立的模型,能够生成非常接近样本图片的结果. 相对于VAE,生成对抗网络GAN更接近一…

注:本文来自机器之心的PaperWeekly系列:万字综述之生成对抗网络(GAN),如有侵权,请联系删除,谢谢! 前阵子学习 GAN 的过程发现现在的 GAN 综述文章大都是 2016 年 Ian Goodfellow 或者自动化所王飞跃老师那篇.可是在深度学习,GAN领域,其进展都是以月来计算的,感觉那两篇综述有些老了.最近发现有一篇最新的 GAN 综述论文(How Generative Adversarial Networks and Their Variants Work: An Over…

参考:https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0/chapter7-GAN生成动漫头像 GAN解决了非监督学习中的著名问题:给定一批样本,训练一个系统能够生成类似的新样本 生成对抗网络的网络结构如下图所示: 生成器(generator):输入一个随机噪声,生成一张图片 判别器(discriminator):判断输入的图片是真图片还是假图片 训练判别器D时,需要利用生成器G生成的假图片和来自现实世界的真图片:训练生成器时,只需要使用噪声生…

1.GAN的基本原理其实非常简单,这里以生成图片为例进行说明.假设我们有两个网络,G(Generator)和D(Discriminator).正如它的名字所暗示的那样,它们的功能分别是: G是一个生成图片的网络,它接收一个随机的噪声z,通过这个噪声生成图片,记做G(z). D是一个判别网络,判别一张图片是不是“真实的”.它的输入参数是x,x代表一张图片,输出D(x)代表x为真实图片的概率,如果为1,就代表100%是真实的图片,而输出为0,就代表不可能是真实的图片. 在训练过程中,生成网络G的目标…