DCGAN的全称是Deep Convolution Generative Adversarial Networks(深度卷积生成对抗网络).是2014年Ian J.Goodfellow 的那篇开创性的GAN论文之后一个新的提出将GAN和卷积网络结合起来,以解决GAN训练不稳定的问题的一篇paper. 关于基本的GAN的原理,可以参考原始paper,或者其他一些有用的文章和代码,比如:GAN mnist 数据生成,深度卷积GAN之图像生成,GAN tutorial等.这里不再赘述. 一. DCGA…

之前在DCGAN文章简单解读里说明了DCGAN的原理.本次来实现一个DCGAN,并在数据集上实际测试它的效果.本次的代码来自github开源代码DCGAN-tensorflow,感谢carpedm20的贡献! 1. 代码结构 代码结构如下图1所示: 图1 代码结构 我们主要关注的文件为download.py,main.py,model.py,ops.py以及utils.py.其实看文件名字就大概可以猜出各个文件的作用了. download.py主要下载数据集到本地,这里我们需要下载三个数据集:M…

    条件GAN(Conditional Generative Adversarial Nets),原文地址为CGAN. Abstract     生成对抗网络(GAN)是最近提出的训练生成模型(generative model)的新方法.在本文中,我们介绍了条件GAN(下文统一简称为CGAN),简单来说我们把希望作为条件的data y同时送入generator和discriminator.我们在文中展示了在数字类别作为条件的情况下,CGAN可以生成指定的MNIST手写数字.我们同样展示了CG…

转自:https://blog.csdn.net/sctq8888/article/details/7398776 转载自:http://hi.baidu.com/deep_pro/blog/item/5a9d5b9487b23314d31b7079.html 简单解读linux的/proc下的statm.maps.memmap 内存信息文件分析 * cmdline: 启动进程的命令和参数. * cwd: 指向进程当前目录的一个连接. * environ: 进程所有的环境变量. * fd: 进程…

MLGB,人生就是矫情,充满冲动,充满热恋. tsne的08年的论文看了几遍,发现原理还是蛮简单的,能想到还是不容易(人生的战场是星辰大海,但我们的贡献就是也就是宇宙尘埃) 怎么说呢,现在真的是一个好时机,发不出论文只能说是zz了.08才有人第一次有效的结合pairwise distance和statistic方法. 而tsne几乎是一个很难超越的经典,简单的方程就像是图像处理的双边滤波一样.现在为止好像都没有更好的方法. 在官方下了代码之后加上这句话,使用的是最简单的归一化的方法,虽然官方的代…

训练方法DCGAN 的训练方法跟GAN 是一样的,分为以下三步: (1)for k steps:训练D 让式子[logD(x) + log(1 - D(G(z)) (G keeps still)]的值达到最大 (2)保持D 不变,训练G 使式子[logD(G(z))]的值达到最大 (3)重复step(1)和step(2)直到G 与D 达到纳什均衡 Alec Radford等人于2016年初提出DCGAN以改善GAN的可训练性.他们认为传统GAN之所以不稳定,一个原因便是判别器D搭载的是初级的多层…

http://www.creseek.cn/products-install/install_on_bsd_linux/ 中文检索 离线cloudera ecosystem components: http://archive-primary.cloudera.com/cdh4/redhat/5/x86_64/cdh/4.6.0/RPMS/x86_64/ ARP数据包…

http://f2e.souche.com/blog/fetch-api-jie-du/?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 在我们日常的前端开发中,XMLHttpRequest 是必不可少会遇到的一个东东.XHR 最初是由微软引入其 MSXML的,Web 开发者需要通过 ActiveX 去调用,而后,Mozilla 开发者开发了一个近似的东西,为了方便在 JavaScript 中使用,才用 XMLHttpRequest 为名的对象封装了一下.使用 XH…

编程时犯错是必然的,即使是一个很小的错误也可能会导致昂贵的代价,聪明的人善于从错误中汲取教训,尽量不再重复犯错,在这篇文章中,我将重点介绍C#开发人员最容易犯的7个错误. 格式化字符串 在C#编程中,字符串类型是最容易处理出错的地方,其代价往往也很昂贵,在.NET Framework中,字符串是一个不可变的类型,当一个字符串被修改后,总是创建一个新的副本,不会改变源字符串,大多数开发人员总是喜欢使用下面这样的方法格式化字符串: string updateQueryText = "UPDATE E…

i3s,esri主推到ogc的一种三维开源GIS数据标准. 版权声明:原创.博客园/B站/小专栏/知乎/CSDN @秋意正寒 转载请标注原地址并声明转载: https://www.cnblogs.com/onsummer/p/12082584.html 1. i3s及其实现 i3s是一种用树结构来组织大体积量三维数据的数据格式标准,比如在位图界的jpg格式一样,只不过i3s是“标准”,具体实现的文件格式另有一说. i3s采用json文件来描述数据,采用二进制文件(格式为.bin)来存储三维地理数…

1,程序运行时动态链接共享库; libc(character),libm(math),使用标准库的函数; eg:stdlib.h exit(); size_t数据类型,NULL空指针在头文件stddef.h define; malloc,free stdlib.h string.h strcat strcpy,strncpy;…

torchvision https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/index.html#module-torchvision The torchvision package consists of popular datasets(数据集), model architectures(模型结构), and common image transformations(通用图像转换) for computer vision. torchvision.get_…

   Solr Wiki Suggester Suggester - a flexible "autocomplete" component.(搜索推荐) A common need in search applications is suggesting query terms or phrases based on incomplete user input. These completions may come from a dictionary that is based up…

对象=属性(int double之类都是变量的属性)+方法(想要实现内容,所做的一套算法) 属性=变量的所有数据 方法(c语言中叫做函数)=算法 总而言之 对象就是  给他所需要的的数据-->>让他干活-->>取出结果…

论文链接:https://arxiv.org/abs/1811.05320 最近发现博客好像会被CSDN和一些奇怪的野鸡网站爬下来?看见有人跟爬虫机器人单方面讨论问题我也蛮无奈的.总之原作者Missouter,博客链接https://www.cnblogs.com/missouter/,欢迎交流. 整理.精炼了一下这篇论文的思路. Abstract: 交通预测的难点在于交通拓扑网络复杂的结构与随时间动态发生的交通变化:为了提取交通网的空间与时间特征,文章提出了一种时间性的图卷积网络模型,结合了门…

Fauce:Fast and Accurate Deep Ensembles with Uncertainty for Cardinality Estimation 论文解读(VLDB 2021) 本篇博客是对Fauce:Fast and Accurate Deep Ensembles with Uncertainty for Cardinality Estimation 论文的解读.原文链接为p1950-liu.pdf (vldb.org) 本文设计一种基于集成深度神经网络的基于查询的选择度估…

Amazon在SIGMOD 2017发表了论文<Amazon Aurora: DesignConsiderations for High Throughput Cloud-Native Relational Databases>,第一次公开介绍了Aurora的设计理念和内部实现,下文是我对论文的解读,如有理解不准确的地方,欢迎大家批评指正. >>摘要 Aurora是亚马逊云服务AWS中的关系型数据库服务,主要面向OLTP场景.本文会详细介绍Aurora的架构以及设计背后的理念. A…

衔接上文[解读REST] 5.Web的需求 & 推导REST,上文根据Web的需求推导出了REST架构风格,以及REST的详细描述和解释.自从1994年以来,REST架构风格被用于指导Web架构的设计和开发工作,最重要的两点体现是在设计HTTP和URI两个互联网规范协议中,以及实现这些规范的libwww-perl客户端库,Apache HTTP项目(httpd)以及其他的实现中,所得到的经验以及教训. 其实REST也用于指导约束超媒体的设计工作,比如HTML,但是Fielding并未在论文中详细…

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…

生成式对抗网络GAN 1.  基本GAN 在论文<Generative Adversarial Nets>提出的GAN是最原始的框架,可以看成极大极小博弈的过程,因此称为“对抗网络”.一般包含两个部分:生成器(Generator)和判别器(Discriminator).训练的过程是无监督学习. 先总结一下训练的过程.一般而言,输入是一个一维向量z,它从先验生成.假设现在Generator生成的是图像.我们知道,无监督学习目的是学习数据集中的特征(或者说分布),假设真实的分布为,而Generat…

垂直搜索结果的优化包括对搜索结果的控制和排序优化两方面,其中排序又是重中之重.本文将全面深入探讨垂直搜索的排序模型的演化过程,最后推导出BM25模型的排序.然后将演示如何修改lucene的排序源代码,下一篇将深入解读目前比较火热的机器学习排序在垂直搜索中的应用.本文的结构如下: 一.VSM模型简单介绍: 二.lucene默认的评分公式介绍: 三.概率语言模型中的二元独立模型BIM介绍: 四.BM25介绍: 五.lucene中的edismax解析器介绍以及评分公式源代码介绍: 六.修改排序源代码:…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/46997268 NLP突破性成果 BERT 模型详细解读 章鱼小丸子 不懂算法的产品经理不是好的程序员 ​关注她 82 人赞了该文章 Google发布的论文<Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding>,提到的BERT模型刷新了自然语言处理的11项记录.最近在做NLP中问答相关的内容,抽空写了篇论文详细解读.我发现大部分关注人工智…

本文转载自:魔图互联.欢迎访问网站查看详细教程:Tensorflow(pytorch)系列教程 生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一.本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文,这些论文详细介绍了 GAN,以及了解最新技术的基础. 目录: DCGAN Improved Techniques for Training GANs Conditional GANs Progressively Growing GANs BigGAN StyleGAN CycleGAN Pix2Pix Sta…

这是一个基于微调卷积神经网络的图像检索的代码实现,这里我就基于代码做一个实现思路的个人解读,如果有不对的地方或者不够详细的地方,欢迎大家指出. 代码的GitHub地址:filipradenovic/cnnimageretrieval-pytorch (Commit c340540) 相关论文地址: Fine-tuning CNN Image Retrieval with No Human Annotation,  Radenović F., Tolias G., Chum O., TPAMI 2…

作者在进行GAN学习中遇到的问题汇总到下方,并进行解读讲解,下面提到的题目是李宏毅老师机器学习课程的作业6(GAN) 一.GAN 网络上有关GAN和DCGAN的讲解已经很多,在这里不再加以赘述,放几个我认为比较好的讲解 1.GAN概念理解 2.理解GAN网络基本原理 3.李宏毅机器学习课程 4.换个角度看GAN:另一种损失函数 二.DCGAN 1.从头开始GAN[论文](二) -- DCGAN 2.PyTorch教程之DCGAN 3.pytorch官方DCGAN样例讲解 三.示例代码解读 3.1…

标签: ASP.NETCore 1. 前言 2. ASP.NET Core 简介 2.1 什么是ASP.NET Core 2.2 ASP.NET Core的特点 2.3 ASP.NET Core 项目文件夹解读 2.3.1 项目文件夹总览 2.3.2 project.json和global.json 2.3.1 Properties--launchSettings.json 2.3.4 Startup.cs (1) 构造函数 (2) ConfigureServices (3) Configure…

前言 训练神经网络模型时,如果训练样本较少,为了防止模型过拟合,Dropout可以作为一种trikc供选择.Dropout是hintion最近2年提出的,源于其文章Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors.中文大意为:通过阻止特征检测器的共同作用来提高神经网络的性能.本篇博文就是按照这篇论文简单介绍下Dropout的思想,以及从用一个简单的例子来说明该如何使用dropout. 基础知识:…

===================================================== FFmpeg的库函数源代码分析文章列表: [架构图] FFmpeg源代码结构图 - 解码 FFmpeg源代码结构图 - 编码 [通用] FFmpeg 源代码简单分析:av_register_all() FFmpeg 源代码简单分析:avcodec_register_all() FFmpeg 源代码简单分析:内存的分配和释放(av_malloc().av_free()等) FFmpeg 源代…

前言: 之前讲到Dapp原生态对随机函数的支持并不友好, 现在讲讲一种解决思路. 既能保证随机函数的不可预测性, 又能保证公平性, 平台和玩家都能满意. 而Dapp中的Dice2Win实现, 刚好是其中的一个经典例子. 案例: 在讲具体的思路前, 来讲一下一个经典的案例: 两人分一个苹果, 切成两半分, 不过两人足够理性且追求自身利益的最大化, 请问有什么策略保证最大的公平性呢? 猜拳定胜负, 然后由胜利者主导分苹果吗? 哈哈, 这个答案显然不合适. 说起这个例子来, 笔者印象也很深, 好想是央…

堆内存使用分析,GC 日志解读 重要的东东 在Java中,对象实例都是在堆上创建.一些类信息,常量,静态变量等存储在方法区.堆和方法区都是线程共享的. GC机制是由JVM提供,用来清理需要清除的对象,回收堆内存. GC机制将Java程序员从内存管理中解放了出来,可以更关注于业务逻辑. 在Java中,GC是由一个被称为垃圾回收器的守护线程执行的. 在从内存回收一个对象之前会调用对象的finalize()方法. 作为一个Java开发者不能强制JVM执行GC:GC的触发由JVM依据堆内存的大小来决定.…