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

把GAN的论文看完了, 也确实蛮厉害的懒得写笔记了,转一些较好的笔记,前面先贴一些 原论文里推理部分,进行备忘. GAN的解释 算法流程 GAN的理论推理 转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27295635 Generative Adversarial Network,就是大家耳熟能详的GAN,由Ian Goodfellow首先提出,在这两年更是深度学习中最热门的东西,仿佛什么东西都能由GAN做出来.我最近刚入门GAN,看了些资料,做一些笔记. 1.Generati

开发者自述:我是这样学习 GAN 的 from:https://www.leiphone.com/news/201707/1JEkcUZI1leAFq5L.html   Generative Adversarial Network,就是大家耳熟能详的 GAN,由 Ian Goodfellow 首先提出,在这两年更是深度学习中最热门的东西,仿佛什么东西都能由 GAN 做出来.我最近刚入门 GAN,看了些资料,做一些笔记. 1.Generation 什么是生成(generation)?就是模型通过学

Generative Adversarial Network,就是大家耳熟能详的 GAN,由 Ian Goodfellow 首先提出,在这两年更是深度学习中最热门的东西,仿佛什么东西都能由 GAN 做出来.我最近刚入门 GAN,看了些资料,做一些笔记. 可以参考另一篇,GAN原理 https://www.cnblogs.com/jins-note/p/9550561.html 1.Generation 什么是生成(generation)?就是模型通过学习一些数据,然后生成类似的数据.让机器看一些

本文经机器之心(微信公众号:almosthuman2014)授权转载,禁止二次转载,原文. 选自 Open AI 作者:ANDREJ KARPATHY, PIETER ABBEEL, GREG BROCKMAN, PETER CHEN, VICKI CHEUNG, ROCKY DUAN, IAN GOODFELLOW 等 机器之心编译 参与:孙睿.吴攀 引言:这篇博文介绍了 OpenAI 的首批研究结果.研究人员分别从事的四个研究项目贯穿了一个共同的主题:在机器学习中提升或使用生成模型,无监督学

Miller_Rabin素数测试     Miller_Rabin判断单个素数的方法运用了费马小定理,可以说非常之快了.     Miller_Rabin曾经被称作“黑科技”,但是根据费马小定理其实完全可以自己写出来大半. 其算法的运行过程如下: (1)对于奇数M,使得N=(2^r)*M+1 (2)选取随机数使得A<N (3)对于任意i(i<r),若(A^(2^i)) Mod N=N - 1,则N为素数 (4)或者,若(A^M) Mod N=1,则N通过随机数A的测试 若对素数N进行T次测试,

并不是很懂wikipedia上面说快排的空间复杂度最坏情况是O(NlogN)啊,难道不是空间复杂度平均O(logN),最坏O(N)么--原地快排难道不是只要算递归栈深度就好了么--有谁给我解释一下啊(评论区orz). 快排的核心思想我感觉就是选一个pivot,然后将待排序数列通过与pivot比较分为两个部分A和B(A部分的数均小于或等于pivot,B部分均大于或等于pivot),这样划分好的数列中的数就处于A <= pivot <= B的状态,接着对划分好的两个部分A和B分别递归调用快排函数,

简介 POW是proof-of-work的缩写,中译为:工作量证明,是比特币中采用的共识机制,也被许多公有区块链系统所采用(比如以太坊).工作量证明机制基础是哈希运算,因此要理解pow首先要明白哈希函数(比特币大量采用了sha256,以及rimped160). 本篇文章重点介绍pow共识算法的原理,不具体介绍比特币的相关细节. 什么是哈希函数? 哈希运算是密码学的重要组成部分,一般用来保护数据的完整性.给定一段消息,通过哈希函数可以将消息映射为固定长度的哈希值(比如sha256,将任意长度的消息

题目链接 Description Given a big integer number, you are required to find out whether it's a prime number. Input The first line contains the number of test cases T (1 <= T <= 20 ), then the following T lines each contains an integer number N (2 <= N

为了在后台运行任务,我们可以使用线程(或者进程). 使用线程(或者进程)的好处是保持处理逻辑简洁.但是,在需要可扩展的生产环境中,我们也可以考虑使用Celery代替线程.   Celery是什么? Celery是个异步分布式任务队列. 通过Celery在后台跑任务并不像用线程那么的简单,但是用Celery的话,能够使应用有较好的可扩展性,因为Celery是个分布式架构.下面介绍Celery的三个核心组件. 生产者(Celery client).生产者(Celery client)发送消息.在Fl

Int64以内Rabin-Miller强伪素数测试和Pollard 因数分解的算法实现 选取随机数\(a\) 随机数\(b\),检查\(gcd(a - b, n)\)是否大于1,若大于1则\(a - b\)是\(n\)的一个因数 实现1:floyd判环 利用多项式\(f(x)\)迭代出\({x_0, x_1, \dots, x_k}\) 设定\(x = y = x_0\)的初始值,选用多项式进行迭代,每次:\(x = f(x)\), \(y = f(f(y))\),即:\(x = x_k, y

\(\\\) Miller-Rabin 素性测试 考虑如何检验一个数字是否为素数. 经典的试除法复杂度 \(O(\sqrt N)\) 适用于询问 \(N\le 10^{16}\) 的时候. 如果我们要把询问范围加到 \(10^{18}\) ,再多组询问呢? Miller 和 Rabin 建立了Miller-Rabin 质数测试算法. \(\\\) Fermat 测试 首先我们知道费马小定理: \[ a^{p-1}\equiv 1\pmod p \] 当且仅当 \(p\) 为素数时成立. 逆命题是

开篇 学了几个月的Android开发,动手做了一个简单的拼图小游戏,没有使用游戏框架,名字也纯属娱乐,比较粗糙请大家一笑别骂. 游戏界面是一张图片切割的6*6的小图片,并将其中一块拿走,玩家通过不同的操作将所有小图片归到正确的位置便算过关,玩家可以进行的操作有 空位所在行和列的小图片都可以左右上下移动,如图(2,3)为空位,那么第2行的所有图片都可以左右移动,如把(2,0)往右移动,那么(2,0),(2,1),(2,2)就会往右顺移一格,(2,0)变为空位.列位置同理 如果一行没有空位,那么这行

一.ECC的简介 椭圆曲线算法可以看作是定义在特殊集合下数的运算,满足一定的规则.椭圆曲线在如下两个域中定义:Fp域和F2m域. Fp域,素数域,p为素数: F2m域:特征为2的有限域,称之为二元域或者二进制扩展域.该域中,元素的个数为2m个. 以下只介绍素数域. 一些术语说明: 1)  椭圆曲线的阶(order of a curve) 椭圆曲线所有点的个数,包含无穷远点: 2)  椭圆曲线上点的阶(order of a point) P为椭圆曲线上的点,nP=无穷远点,n取最小整数,既是P的阶

简介 ElGamal算法可以用于加密和签名,其安全性依赖于计算有限域上离散对数的难度. ElGamal密钥 生成密钥对时,首先选择素数p,两个随机数g和x,g和x都小于p,然后计算: y = g ^ x mod p 私钥:x 公钥:y, g, p 其中,g和p可以由一组用户共享. ElGamal加解密 加密 对消息m进行加密,首先选取随机数k,k和p-1互素,然后计算: a = g ^ k mod p b = y ^ k * m mod p a和b是密文对(密文的大小是明文的两倍) 解密 解密时

自定义用户认证逻辑 处理用户信息获取逻辑 实现UserDetailsService接口 @Service public class MyUserDetailsService implements UserDetailsService { private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass()); @Override public UserDetails loadUserByUsername(String username) throw

本文转自:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwMTgwNjgyOQ==&mid=2247484846&idx=1&sn=c2333a9986c19e7106ae94d14a0555b9 能根据文字生成图片的 GAN,深度学习领域的又一新星 2017-01-12 DataCastle数据城堡 2014 年 6 月,Ian Goodfellow 等学者发表了论文<Generative Adversarial Nets>,题目即“生成对抗

from:https://www.sohu.com/a/159976204_717210 GAN 从 2014 年诞生以来发展的是相当火热,比较著名的 GAN 的应用有 Pix2Pix.CycleGAN 等.本篇文章主要是让初学者通过代码了解 GAN 的结构和运作机制,对理论细节不做过多介绍.我们还是采用 MNIST 手写数据集(不得不说这个数据集对于新手来说非常好用)来作为我们的训练数据,我们将构建一个简单的 GAN 来进行手写数字图像的生成. 认识 GAN GAN 主要包括了两个部分,即生成

种子来源 定时器/****************** 自动筛选种子 dat 目标种子 ************/ #define max 7 //随机生成最大的数为7 #define min 1 //随机生成最小的数为1 //查找相同的数据 u8 find_same_num(u8 *dat,u8 len,u8 dat_aim) { ;i<(len+);i++) { if(dat_aim==dat[i]) { ; } } ; } // void get_random(u8 *dat) { //种

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

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