GAN网络的整体公式: 公式各参数介绍如下: X是真实地图片,而对应的标签是1. G(Z)是通过给定的噪声Z,生成图片(实际上是通过给定的Z生成一个tensor),对应的标签是0. D是一个二分类网络,对于给定的图片判别真假. D和G的参数更新方式: D通过输入的真假图片,通过BCE(二分类交叉熵)更新自己的参数. D对G(Z)生成的标签L,G尽可能使L为true,也就是1,通过BCE(二分类交叉熵)更新自己的参数. 公式演变: 对于G来说要使D无法判别自己生成的图片是假的,故而要使G(Z)越大…

关于网络安全的数据加密部分,本来打算总结一篇博客搞定,没想到东西太多,这已是第三篇了,而且这篇写了多次,熬了多次夜,真是again and again.起个名字:数据加密三部曲,前两部链接如下: 整体介绍:网络安全--数据的加密与签名,RSA介绍 编码与哈希实现:网络安全--Base64编码.MD5.SHA1-SHA512.HMAC(SHA1-SHA512)哈希 本篇DES.AES.RSA加密的介绍与实现 github下载地址 https://github.com/mddios/Encrypti…

阅读目录 github下载地址 一.DES对称加密 二.AES对称加密 三.RSA非对称加密 四.实际使用 五.关于Padding 关于电脑终端Openssl加密解密命令 关于网络安全的数据加密部分,本来打算总结一篇博客搞定,没想到东西太多,这已是第三篇了,而且这篇写了多次,熬了多次夜,真是again and again.起个名字:数据加密三部曲,前两部链接如下: 整体介绍:网络安全--数据的加密与签名,RSA介绍 编码与哈希实现:网络安全--Base64编码.MD5.SHA1-SHA512.H…

二值掩膜输出依据种类预测分支(Faster R-CNN部分)预测结果:当前RoI的物体种类为i第i个二值掩膜输出就是该RoI的损失Lmask 对于预测的二值掩膜输出,我们对每个像素点应用sigmoid函数,整体损失定义为平均二值交叉损失熵. 引入预测K 个输出的机制,允许每个类都生成独立的掩膜,避免类间竞争.这样做解耦了掩膜和种类预测.不像是FCN的方法,在每个像素点上应用softmax函数,整体采用的多任务交叉熵,这样会导致类间竞争,最终导致分割效果差. 掩膜表示到RoIAlign层 在Fas…

『cs231n』通过代码理解gan网络&tensorflow共享变量机制_上 上篇是一个尝试生成minist手写体数据的简单GAN网络,之前有介绍过,图片维度是28*28*1,生成器的上采样使用的是tf.image.resize_image(),不太正规,不过其他部分很标准,值得参考学习. 辨别器: n,28,28,1    :卷积 + 激活 + 池化 n,14,14,32  :卷积 + 激活 + 池化 n,7,7,64     :reshape n,7*7*64    :全连接 + 激活 n,…

常见的GAN网络的相关原理及推导 在上一篇中我们给大家介绍了GAN的相关原理和推导,GAN是VAE的后一半,再加上一个鉴别网络.这样而导致了完全不同的训练方式. GAN,生成对抗网络,主要有两部分构成:生成器,判别器. 生成器网络的主要工作是负责生成样本数据,输入的是高斯白噪声z,输出的是样本数据向量x: 判别器网络的主要工作是负责检测样本的数据增加,输入真实或者生成的样本数据,输出样本的标签: 由于生成器和判别器都是需要经过网络进行训练的,所以两者都要能够微分. 生成对抗网络的工作方式是让第一…

GAN网络从入门教程(一)之GAN网络介绍 稍微的开一个新坑,同样也是入门教程(因此教程的内容不会是从入门到精通,而是从入门到入土).主要是为了完成数据挖掘的课程设计,然后就把挖掘榔头挖到了GAN网络这里来了.当然,我也是新手上路,如有任何问题,欢迎在评论区留言. 生成式对抗网络是20年来机器学习领域最酷的想法. --Yann LeCun GAN网络概要 GAN网络全称generative adversarial network,翻译为生成式对抗网络,是一种机器学习方法.由Ian J. Good…

在一篇博客GAN网络从入门教程(一)之GAN网络介绍中,简单的对GAN网络进行了一些介绍,介绍了其是什么,然后大概的流程是什么. 在这篇博客中,主要是介绍其数学公式,以及其算法流程.当然数学公式只是简单的介绍,并不会设计很复杂的公式推导.如果想详细的了解GAN网络的原理,推荐去看李宏毅老师的课程.B站和Youtube上面都有. 概率分布 生成器 首先我们是可以知道真实图片的分布函数\(p_{data}(x)\),同时我们把假的图片也看成一个概率分布,称之为\(p_g = (x,\theta)\)…

GAN网络架构分析 上图即为GAN的逻辑架构,其中的noise vector就是特征向量z,real images就是输入变量x,标签的标准比较简单(二分类么),real的就是tf.ones,fake的就是tf.zeros. 网络具体形状大体如上,具体数值有所调整,生成器过程为:噪声向量-全连接-卷积-卷积-卷积,辨别器过程:图片-卷积-卷积-全连接-全连接. 和预想的不同,实际上数据在生成器中并不是从无到有由小变大的过程,而是由3136(56*56)经过正常卷积步骤下降为28*28的过程. 实…

UIContainerView纯代码实现及原理介绍 1.1-在StoryBoard中使用UIContainerView 1.2-纯代码使用UIContainerView 1.3-UIContainerview特点及原理分析 1.1-在StoryBoard中使用UIContainerView 1.在storyboard中搜索UIContainerview并拖入到控制器中,设置约束 2.可以看到ContainerView自带一个segue连线的控制器,而这个Segue既不是Push跳转而不是Mode…