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51CTO-对抗生成网络|dcgan的网络模型架构|唐宇迪|中国AI数据|文章2
作者:CNAI / 2019-08-27 / 浏览次数:51

51CTO-对抗生成网络|dcgan的网络模型架构|唐宇迪|中国AI数据|文章2

纵览深度学习技术前沿,Yoshua Bengio为你解读如何创造人类水平的AI(附 ...
咱们现在是不是要把这个克隆图往后的转换呢?取给它转换成一种图像的格式啊,
那么咱们该怎么样进行卷积啊?是不是说咱们希望这个是啊?
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现在它的长和高是4,咱们希望这个长得高啊?在不断的扩大呀?
最后能扩大到64吧。咱们该怎么做呢?这里啊,
咱们就可以使用一种方案叫做反卷积卷积啊,其实他就是说要把卷积给它逆过来,
咱们之前的卷积啊,是不是说可以通过这个8×8×512得到。和4×4再乘上1024阿,
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一文看懂深度学习发展史和常见26个模型
那么现在咱们给它反过来,要通过这个4层41024个特征图得到这样一个8×8 512个特征图唉,
咱们要做这样一层反卷积的操作做完了,这样。你要操作咱们再看已经过了每一次反击之后啊,
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是不是说咱们的一个长和宽变为了原来的二倍啊,但是呢,咱们特征图的个数要不断的缩小吧,
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也就是说跟咱们正常去。这些操作是完全的逆过来了,那么最终啊,
咱们就可以得到这样一个64×64×3的这样一个大小的,其实啊,
大师讲堂】数据科学:从系统辨识到(深度)学习与大数据| 香港中文大学 ...
咱们要做什么事啊?在代码当中咱们只需要指定好。每一个层的一个大小,
比方说啊,这个是一个c这个是一个cr,然后c3,然后C4咱们只需要指定cc2,
c3,C4,C4个卷积层,他们的一个结构,它们的结构就是说。
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它们的长和宽以及特征图的个数,一旦咱们把这些结构定好了,
中间的是什么?中间的就是这些权重参数需要咱们学的吧,
咱们就可以让网络不断的去迭代去学这些权重参数最后。
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