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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7
作者:CNAI / 2019-08-29 / 浏览次数:42

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7

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结果比方说对于HR来说它的一个输入啊,就是h一把他输一个8×8×256的,
那么他想得到多少啊?他想得到的是这个h48就是16×16袋。乘上一个128的吧,
深度学习\u539f\u7406
神经网络\u539f\u7406
对抗生成网络\u539f\u7406
Tensorflow\u539f\u7406
深度学习\u6846\u67b6
神经网络\u6846\u67b6
对抗生成网络\u6846\u67b6
Tensorflow\u6846\u67b6
深度学习\u89c6\u9891
神经网络\u89c6\u9891
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Tensorflow\u89c6\u9891
深度学习\u6559\u7a0b
神经网络\u6559\u7a0b
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深度学习\u5e94\u7528
神经网络\u5e94\u7528
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深度学习\u6848\u4f8b
神经网络\u6848\u4f8b
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Tensorflow\u6848\u4f8b
深度学习\u81ea\u5b66
神经网络\u81ea\u5b66
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Tensorflow\u81ea\u5b66
深度学习\u73b0\u72b6
神经网络\u73b0\u72b6
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Tensorflow\u73b0\u72b6
深度学习\u53d1\u5c55
神经网络\u53d1\u5c55
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深度学习\u6a21\u5f0f
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深度学习\u5b9e\u6218
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Tensorflow\u5b9e\u6218
深度学习\u68c0\u6d4b
神经网络\u68c0\u6d4b
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深度学习\u6a21\u5757
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深度学习\u6280\u672f
神经网络\u6280\u672f
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Tensorflow\u6280\u672f
深度学习\u5206\u6790
神经网络\u5206\u6790
对抗生成网络\u5206\u6790
Tensorflow\u5206\u6790
对于咱们反击来说啊,它有一个特点就是说这个filter的个数啊,是不断减小的妈妈,
这块是128,然后呢,是64,那么最终减小到几啊?最终要减小到38,因为咱们最终啊。
想得到一个彩色图吧,对于彩色图来说啊,它是一个三层倒的,
深度学习\u539f\u7406
神经网络\u539f\u7406
对抗生成网络\u539f\u7406
深度学习\u6846\u67b6
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深度学习\u89c6\u9891
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深度学习\u5206\u6790
神经网络\u5206\u6790
对抗生成网络\u5206\u6790
Tensorflow\u5206\u6790
也可以把它当成future是等于3的,所以说呢,咱们这个是一路上从572,
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每次减小一半,一次一次减小,直到减小到了。94那么最终呢,咱们要给它减小到38好,
咱们接着往下看就是啊,现在是HR,那么是这样一个环节,操作那么13呢,
深度学习\u539f\u7406
神经网络\u539f\u7406
深度学习\u6846\u67b6
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深度学习\u6280\u672f
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深度学习\u5206\u6790
神经网络\u5206\u6790
也是进行相同的反卷积,操作那么最后呢,h4h4啊。有点不同,
就是说之前咱们指定的future个数都是以64为基数的吧,但是到了h4之后啊,
深度学习\u539f\u7406
神经网络\u539f\u7406
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深度学习\u6846\u67b6
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深度学习\u89c6\u9891
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深度学习\u6559\u7a0b
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深度学习\u5e94\u7528
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深度学习\u81ea\u5b66
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深度学习\u53d1\u5c55
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深度学习\u5206\u6790
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它的一个最后的一个基数,就是说最后的一个突出特征图的个数是等于3的话,
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这点需要大家稍微注意点。队三之后那么最终呢,把这个h4的结果啊,
再通过激活函数给他返回去就OK了,那么现在呢,咱们就得把这个大g的网络我们希望给它创建出来了,
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其实啊,咱们在创建网络模型的时候。也就是说把这一层的一个shape给他指定好以及呢这一层啊,
就是说比方说h0和h1层之间连接的权重参数等于多少?
把这些骨架给他搭好,就完成了一个模型的定义了。
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