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51CTO-对抗生成网络|对抗生成网络:构造生成网络模型|唐宇迪|中国AI数据|文章5
作者:CNAI / 2019-08-26 / 浏览次数:28

51CTO-对抗生成网络|对抗生成网络:构造生成网络模型|唐宇迪|中国AI数据|文章5

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好,那么现在咱们就已经完成了这个大g网络的一个网络模型的一个结构了吧,唉,
接着来说这个大地网络这个大地网络啊,看起来就有一些不同了,因为呢,
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神经网络\u539f\u7406
对抗生成网络\u539f\u7406
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对于这个判别网络来说啊,它不。光要接收咱们一个真实的数据,
当做一个输入法还要接收啊,咱们一个生成网络生成数据,当初咱们的输入法也就是说呢,
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在换一下吧,这个大地网络一方面有要接收,这个gs,一方面要接受一个。
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我真实的一个室友的ex吧,那么在代码当中啊,咱们也要给它体现出来,
分别还用这个三福点第一和3伏的第二来表示,在这个第一当中啊,
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咱们来看还是咱们构造这个咱们的大地网络吧,跟咱们之前啊,这个。这b Pro的咱们构造方式啊,
其实是一模一样的,只不过说到最底下咱们的输入发生了一些变化,对于这个第一来说啊,
咱们要构造的这个网络的输入啊,它是一个CF点x CF点x呢,它是一个真实的数据。
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那么对于这个第二来说呢,它要构造的是一个生成的数据吧,
从统计机器学习视角理解深度学习:算法、理论与可扩展计算| 互联网数据 ...
就是说用这个CF点g来当做咱们的一个输入这个c啊,
表示着咱们是一个用生成数据来输入到咱们的一个判别网络当中来了。那么这一块呢,
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咱们看一下有一个肉是吧,也就是意思就是说其实呢,这两个网络啊,
是一样的,咱们只是要把他们的变量重新使用了一下啊,咱们就不需要再重新定义了,
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他们用的变量都是一模一样的啊。咱们可以用tensorflow的这个scope点位进行一个常用的操作。
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