自编码器生成模型入门 之所以讲解本章内容,原因有三. 生成模型对大多数人来说是一个全新的领域.大多数人一开始接触到的往往都是机器学习中的分类任务--也许因为它们更为直观:而生成模型试图生成看起来很逼真的样本,所以人们对它了解甚少.考虑到自编码器(最近GAN的前身)丰富的资源和研究,所以选择在一个更简单的环境介绍生成模型. 生成模型非常具有挑战性.由于生成模型代表性不足,大多数人不知道典型的生成结构是什么样子的,也不知道面临何种挑战.尽管自编码器在许多方面与最常用的模型相近(例如,有一个明确的目标…

GAN简介 一.什么是GAN GAN是一类由两个同时训练的模型组成的机器学习技术:一个是生成器,训练其生成伪数据:另一个是鉴别器,训练其从真实数据中识别伪数据. 生成(generative)一词预示着模型的总目标--生成新数据.GAN通过学习生成的数据取决于所选择的训练集,例如,如果我们想用GAN合成一幅看起来像达・芬奇作品的画作,就得用达·芬奇的作品作为训练集. 对抗(adversarial)一词则是指构成GAN框架的两个动态博弈.竞争的模型:生成器和判别器.生成器的目标是生成与训练集中的真实…

2.1 线程安全性 当多个线程访问某个类时,不论这些线程如何交替执行,这个类始终都能表现出正确的行为,且主调代码中不需要任何额外的同步或协同,则称这个类是线程安全的. 类不变性条件(Invariant):约束对象的状态 后验条件(Postcondition):约束对象操作的结果 保证正确的行为是指:任何操作都不会违背类不变性条件或后验条件.在线程安全类的对象的实例上执行的任何串行或并行操作都不会使对象处于无效状态. 2.2 原子性 竞态条件 某个计算过程的正确性取决于多个线程交替执行时序. 注:…

Android群英传笔记--第二章:Android开发工具新接触 其实这一章并没什么可讲的,前面的安装Android studio的我们可以直接跳过,如果有兴趣的,可以去看看Google主推-Android开发利器--Android Studio,这可能是最全的AS教程! 2.3 ADB命令使用技巧 adb算是很久以前的DOS就存在的东西了,不过我们真的很需要它 2.3.1 ADB基础 ADB的目录是在SDK目录下的platfoem-tools下,我们使用的话先进入这个目录,然后输入adb ve…

<Dom Scripting>学习笔记 第二章 Javascript语法 本章内容: 1.语句. 2.变量和数组. 3.运算符. 4.条件语句和循环语句. 5.函数和对象. 语句(statements) 注释(comments) 方法: 1.// Note to self: comments are good. 2./* Note to self: comments are good */ 3.<!— This is a comment in JavaScript. (In HTML,…

The Road to learn React书籍学习笔记(第二章) 组件的内部状态 组件的内部状态也称为局部状态,允许保存.修改和删除在组件内部的属性,使用ES6类组件可以在构造函数中初始化组件的状态.构造函数只会在组件初始化的时候调用一次 类构造函数 class App extends Component{ constructor(props){ super(props); } } 使用ES6编写的组件有一个构造函数时,需要强制地使用 super() 方法, 因为这个 App组件 是 Com…

Chapter2.h #ifndef __CHAPTER_2_ #define __CHAPTER_2_ /*<深入理解C指针>学习笔记 -- 第二章*/ /* 内存泄露的两种形式 1.忘记回收内存 2.内存地址丢失 */ void __memory_leak_test(); /* 内存操作的几个函数 malloc alloc realloc free */ void __memory_function_test(); #endif Chapter2.cpp #include "Ch…

[HeadFrist-HTMLCSS学习笔记]第二章深入了解超文本:认识HTML中的"HT" 敲黑板!!! 创建HTML超链接 <a>链接文本(此处会有下划线,可以单击跳转)<\a> ,使用<a>元素创建一个超文本链接,链接到另一个Web页面 <a href="XXX.html(此处是链接的目标文件)">链接文本<\a>,href属性高速浏览器连接的目标文件 属性的写法:属性名="属性值"…

渐进式增长生成对抗网络(PGGAN) 使用 TensorFlow和 TensorFlow Hub( TFHUB)构建渐进式增长生成对抗网络( Progressive GAN, PGGAN或 PROGAN)--一种能够生成全高清的具有照片级真实感图像的前沿技术.这项技术在顶级机器学习会议ICLR2018上提出时引起了轰动,以至于谷歌立即将其整合为 TensorFlow Hub中的几个模型之一.这项技术被深度学习的鼻祖之一 Yoshua Bengio称赞为"好得令人难以置信",在其发布后,…

第一个GAN模型-生成手写数字 一.GAN的基础:对抗训练 形式上,生成器和判别器由可微函数表示如神经网络,他们都有自己的代价函数.这两个网络是利用判别器的损失记性反向传播训练.判别器努力使真实样本输入和伪样本输入带来的损失最小化,而生成器努力使它生成的为样本造成的判别器损失最大化. 训练数据集决定了生成器要学习模拟的样本类型,例如,目标是生成猫的逼真图像,我们就会给GAN提供一组猫的图像. 用更专业的术语来说,生成器的目标是生成符合训练数据集数据分布的样本.对计算机来说,图像只是矩阵:灰度图是…