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51CTO-对抗生成网络|对抗生成网络:训练对抗生成网络|唐宇迪|中国AI数据|文章6
作者:CNAI / 2019-08-26 / 浏览次数:29

51CTO-对抗生成网络|对抗生成网络:训练对抗生成网络|唐宇迪|中国AI数据|文章6

地球物候的深度学习预测
我正在看,首先就是这两条线吧,咱们想的这个绿色胰腺癌成为这个蓝色的线吧,
深度学习\u539f\u7406
神经网络\u539f\u7406
深度学习\u6846\u67b6
神经网络\u6846\u67b6
深度学习\u89c6\u9891
神经网络\u89c6\u9891
深度学习\u6559\u7a0b
神经网络\u6559\u7a0b
深度学习\u5e94\u7528
神经网络\u5e94\u7528
深度学习\u6848\u4f8b
神经网络\u6848\u4f8b
深度学习\u81ea\u5b66
神经网络\u81ea\u5b66
深度学习\u73b0\u72b6
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深度学习\u53d1\u5c55
神经网络\u53d1\u5c55
深度学习\u6a21\u5f0f
神经网络\u6a21\u5f0f
深度学习\u5b9e\u6218
神经网络\u5b9e\u6218
深度学习\u68c0\u6d4b
神经网络\u68c0\u6d4b
深度学习\u6a21\u5757
神经网络\u6a21\u5757
深度学习\u6280\u672f
神经网络\u6280\u672f
深度学习\u5206\u6790
神经网络\u5206\u6790
好这是第100次,第100次看不出来什么,再来100次,现在效果稍微明显一些吧,
再来100次。效果更明显一些吧,也就是说呢,咱们通过这个网络啊,
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
对抗生成网络\u89c6\u9891
Tensorflow\u89c6\u9891
深度学习\u6559\u7a0b
神经网络\u6559\u7a0b
对抗生成网络\u6559\u7a0b
Tensorflow\u6559\u7a0b
深度学习\u5e94\u7528
神经网络\u5e94\u7528
对抗生成网络\u5e94\u7528
Tensorflow\u5e94\u7528
深度学习\u6848\u4f8b
神经网络\u6848\u4f8b
对抗生成网络\u6848\u4f8b
Tensorflow\u6848\u4f8b
深度学习\u81ea\u5b66
神经网络\u81ea\u5b66
对抗生成网络\u81ea\u5b66
Tensorflow\u81ea\u5b66
深度学习\u73b0\u72b6
神经网络\u73b0\u72b6
对抗生成网络\u73b0\u72b6
Tensorflow\u73b0\u72b6
深度学习\u53d1\u5c55
神经网络\u53d1\u5c55
对抗生成网络\u53d1\u5c55
Tensorflow\u53d1\u5c55
深度学习\u6a21\u5f0f
神经网络\u6a21\u5f0f
对抗生成网络\u6a21\u5f0f
Tensorflow\u6a21\u5f0f
深度学习\u5b9e\u6218
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对抗生成网络\u5b9e\u6218
Tensorflow\u5b9e\u6218
深度学习\u68c0\u6d4b
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对抗生成网络\u68c0\u6d4b
Tensorflow\u68c0\u6d4b
深度学习\u6a21\u5757
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Tensorflow\u6a21\u5757
深度学习\u6280\u672f
神经网络\u6280\u672f
对抗生成网络\u6280\u672f
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
真正的帮咱们去实现了一个,学到了咱们真实数据是一个什么样的分布规则,
学到了真实数据啊,是什么样的分布规则,那么咱们就可以把一些噪音的。
数据也弄成跟真实的数据分布啊,是差不多的一个规则,第1千次第1100次好,
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
神经网络\u6846\u67b6
对抗生成网络\u6846\u67b6
深度学习\u89c6\u9891
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深度学习\u81ea\u5b66
神经网络\u81ea\u5b66
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深度学习\u6a21\u5f0f
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AI专家Marcus质疑深度学习:面临十大挑战
那么现在就是完成了最后一跌,但只是简单的迭代了1200次,那么可以看。
她就说其实上来说呢,咱们网络的效果还并不是非常好啊,这里啊,
还有很多值得完善的操作,比如说咱们可以加上一些白纸normalization,
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加上可以使得咱们初始化的值。即便咱们初始化一直不是那么的好,
动手学深度学习》:面向中文读者、能运行、可讨论
也能够使得咱们网络收敛速度一方面稍微快一些,另一方面呢,咱们生产的效果会更好一些,
如果说啊,大家想去再把咱们代码完善一下啊,也是非常欢迎大家。
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非常希望大家能够把这个代码再稍微的修改一下,看一看怎么样玩,
能够使得咱们网络的模型表达的效果会更好一些的好,那么关于啊,
深度学习\u539f\u7406
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深度学习\u6846\u67b6
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Tensorflow\u5206\u6790
这个对抗生成网络简单的一个小案例就先给大家讲到这里了。如果说啊,
大家对咱们的课程啊,有任何问题啊,也是会让大家与我进行一个讨论交流啊,我的QQ号。
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