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51CTO-对抗生成网络|对抗生成网络:构造损失函数|唐宇迪|中国AI数据|文章2
作者:CNAI / 2019-08-26 / 浏览次数:39

51CTO-对抗生成网络|对抗生成网络:构造损失函数|唐宇迪|中国AI数据|文章2

麦肯锡报告:数据驱动世界中的竞争力之深度学习篇
越低越好啊,咱们俩换一下对于这个log函数来说呀,它是一种这样的,
然后呢,这块是一把,那么对于那么对于这个第一来说,第一它它的一个输入是一个真实的。
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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深度学习\u68c0\u6d4b
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深度学习\u6a21\u5757
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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
对抗生成网络\u5206\u6790
Tensorflow\u5206\u6790
输入法就是这个x对于真实的书啊,咱们希望这个第一是等于1的吧,
也就是说希望的只是一,如果说她离医院近,那么这个log值是不是就等于0的等于0就越小吧,
深度学习\u539f\u7406
神经网络\u539f\u7406
深度学习\u6846\u67b6
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神经网络\u5206\u6790
若说他离异。是不是这款是0啊?离越远是不是说当前网络预测的就越不准啊?
Google的深度学习基础专利能够成为AI领域的卡脖子专利吗?
那么咱们从这个图像的趋势来看啊?通过这个log函数是不是离着越远,
这个损失函数是越大的,不要忘了,最后还有一个符号吧。
深度学习\u539f\u7406
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深度学习\u6846\u67b6
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神经网络\u5206\u6790
对抗生成网络\u5206\u6790
Tensorflow\u5206\u6790
有符号的意思是不是说这一块咱们还要给他翻到镇上当成一个绝对值的值啊,是吧?
也就是说呢,咱们左半部分这部分咱们是希望这个对于这个判别网络来说,
深度学习\u539f\u7406
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深度学习\u6846\u67b6
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如果说他的一个收入是真实的。咱们希望它的值啊,是等于1的,那么对于右边这部分呢,
深度学习与自然语言处理:优势和挑战\u2014论文\u2014科学网
右边这部分它的输入是这个第二把第二是不是咱们一个生成的数据啊,对于这个生成的数据啊,
咱们是不是说希望这个self的第二是等于。赢得咱得靠,一旦这个CF点第二是趋近于零的,
深度学习\u539f\u7406
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深度学习\u6846\u67b6
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深度学习\u5b9e\u6218
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深度学习\u6280\u672f
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也就是说判断出来了,它是一个生成的,那么这个时候tf点log log里边的数是几啊?还是一吧,
那个趋近一的时候是趋近于零吧,这个损失函数。那么如果说呢,
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这个self的第二,它不是取决于领导,而是趋近于伊朗,那么而趋近于一的时候,那么怎么会导致什么现象呢?
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