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51CTO-对抗生成网络|dcgan项目实战:基于卷积的生成网络架构|唐宇迪|中国AI数据|文章2
作者:CNAI / 2019-08-28 / 浏览次数:58

51CTO-对抗生成网络|dcgan项目实战:基于卷积的生成网络架构|唐宇迪|中国AI数据|文章2

Facebook支持的深度学习框架正引起业界的关注
咱们来看他的奥德赛咋是等于8192的,那么这个8192。哪来的他的这个输出啊?
也就是咱们特征图的长和宽在乘上咱们future的个数吧,那么这个GF对吗?
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就是咱们输咱们这个特征图的一个基数吧,咱们再拿这个基数乘上一个吧啊,
是等于6464。×以80=512的,那么再拿这个512去乘上一个4,
再乘上一个字是等于将来看等于多少?我算一下等于8192的吧,
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那么也就是说咱们的这个输出是怎么算出来的。这个凹凸大赛咋是由咱们特征图的一个大小得出来的,
那么这里呢?这个利润函数啊,他帮咱们做了一个全联接的操作,
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这个全连接操作啊,就是说我要设置出来一个这样的权重矩阵,
那么这个。权重矩阵呢,能把咱们的一个金铺的转成凹凸的这个大小就OK了啊,
做一个类似是一个维度转换的一个操作,那么在这里呢,咱们一定要来看,
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首先咱们是不是要先创建出来,这样一个巨量那么这个。举证他是不是有一个shape,
它的shape他的左边点什么左边input吧,所以说咱们这个矩阵的一个第1个第1个参数是等于100个吧,
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那么第2个参数得多少?第2个参数要跟咱们凹凸的袋子是一样的吧。也就是说咱们这个矩阵呢,
其实他是老大,他是一个100乘上8192的吧,那正是通过这样一个w矩阵,
把咱们一个100位的向量转换成了几个8192倍的向量吧,为什么呢?完成8192万,大家应该现在也比较理解的吧,
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