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51CTO-对抗生成网络|dcgan基本原理|唐宇迪|中国AI数据|文章4
作者:CNAI / 2019-08-27 / 浏览次数:51

51CTO-对抗生成网络|dcgan基本原理|唐宇迪|中国AI数据|文章4

類神經網路的復興:深度學習簡史
接下来的转机是从向量网图像进行一个转换,
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
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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\u6848\u4f8b
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深度学习\u73b0\u72b6
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深度学习\u53d1\u5c55
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Tensorflow\u5206\u6790
完成,这样一层反卷积的操作在完成反卷积的操作的时候啊,
咱们要让这个生成模型去自己的学习一下他的空间。
这采药也就是说从比方说呀,从一个啊举个例子吧,
深度学习\u539f\u7406
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从一个4×4再乘上一个200这个290铺图的个数生成成一个8×8呈上一程。
到100那么这个过程相当于什么这个过程,是不是相当于一个上采样的过程,
深度学习》(Deep Learning)扫描版[PDF]
在这个上采用的过程当中,咱们也希望咱们的生成模型能够自己的去学习一下,
深度学习\u539f\u7406
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Tensorflow\u5206\u6790
什么样的权重参数适合。做这个上采样的操作好,那么这点是非常重要的一点,
在咱们的这个DC之间当中啊,就没有实话成了咱们上采样和下采样都用这个卷积层来代替了爱怎么样实现的通。
如果指定一个参数吧,叫左帅的指定这样一个不长啊,咱们就能够完成这个上采样和下采样这个操作了,
深度学习\u539f\u7406
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那么这个第2点也是非常重要的,作者提出这样的观点就是说在。传统的这个对抗生成网络当中啊,
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这个传统传统的这些让我记着大概是在14年的时候刚提出来,
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也就是说传统的这些让它存在着一些问题,经常会发现经常会发生的一个问题。
就是说生成的图像都基于一个点,或者说生存的图像都是非常相似的,没有什么差异性,
那么这个原因是什么?这个最大的原因啊,就是在于咱们的一个生成的网络啊,
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把所有的样本都收敛到了。同一个点了那么该怎么样解决这个问题呢?
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