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51CTO-对抗生成网络|对抗生成网络环境配置|唐宇迪|中国AI数据-文章2
作者:CNAI / 2019-08-24 / 浏览次数:11

51CTO-对抗生成网络|对抗生成网络环境配置|唐宇迪|中国AI数据-文章2

mxnet:结合R 与GPU 加速深度学习| 统计之都
您的数据分布
深度学习\u539f\u7406
神经网络\u539f\u7406
对抗生成网络\u539f\u7406
Tensorflow\u539f\u7406
的规则也就是
深度学习\u6846\u67b6
神经网络\u6846\u67b6
对抗生成网络\u6846\u67b6
Tensorflow\u6846\u67b6
说这条绿色的线,
深度学习\u89c6\u9891
神经网络\u89c6\u9891
对抗生成网络\u89c6\u9891
Tensorflow\u89c6\u9891
一开始咱们是
深度学习\u6559\u7a0b
神经网络\u6559\u7a0b
对抗生成网络\u6559\u7a0b
Tensorflow\u6559\u7a0b
一个随机创建
深度学习\u5e94\u7528
神经网络\u5e94\u7528
对抗生成网络\u5e94\u7528
Tensorflow\u5e94\u7528
出来的,
深度学习\u6848\u4f8b
神经网络\u6848\u4f8b
对抗生成网络\u6848\u4f8b
Tensorflow\u6848\u4f8b

那么通过咱们
深度学习\u81ea\u5b66
神经网络\u81ea\u5b66
对抗生成网络\u81ea\u5b66
Tensorflow\u81ea\u5b66
网络不断的进行
深度学习\u73b0\u72b6
神经网络\u73b0\u72b6
对抗生成网络\u73b0\u72b6
Tensorflow\u73b0\u72b6
迭代的优化,
深度学习\u53d1\u5c55
神经网络\u53d1\u5c55
对抗生成网络\u53d1\u5c55
Tensorflow\u53d1\u5c55
最后呢,咱们
深度学习\u6a21\u5f0f
神经网络\u6a21\u5f0f
对抗生成网络\u6a21\u5f0f
Tensorflow\u6a21\u5f0f
希望这条绿色的夏,
深度学习\u5b9e\u6218
神经网络\u5b9e\u6218
对抗生成网络\u5b9e\u6218
Tensorflow\u5b9e\u6218

它的它的分布
深度学习\u68c0\u6d4b
神经网络\u68c0\u6d4b
对抗生成网络\u68c0\u6d4b
Tensorflow\u68c0\u6d4b
规则能跟。
深度学习\u6280\u672f
神经网络\u6280\u672f
对抗生成网络\u6280\u672f
Tensorflow\u6280\u672f
像蓝色线
深度学习\u6a21\u5757
神经网络\u6a21\u5757
对抗生成网络\u6a21\u5757
Tensorflow\u6a21\u5757
越接近越好啊,
也就是说首先咱们
深度学习\u5206\u6790
神经网络\u5206\u6790
对抗生成网络\u5206\u6790
Tensorflow\u5206\u6790
是哪一个噪音的
深度学习\u539f\u7406
神经网络\u539f\u7406
对抗生成网络\u539f\u7406
Tensorflow\u539f\u7406
数据当成咱们
深度学习\u6846\u67b6
神经网络\u6846\u67b6
对抗生成网络\u6846\u67b6
Tensorflow\u6846\u67b6
的一个输入的,
深度学习\u89c6\u9891
神经网络\u89c6\u9891
对抗生成网络\u89c6\u9891
Tensorflow\u89c6\u9891

咱们最终希望
深度学习\u6559\u7a0b
神经网络\u6559\u7a0b
对抗生成网络\u6559\u7a0b
Tensorflow\u6559\u7a0b
这个噪音的数据啊,
深度学习\u5e94\u7528
神经网络\u5e94\u7528
对抗生成网络\u5e94\u7528
Tensorflow\u5e94\u7528
经过了咱们
深度学习\u6848\u4f8b
神经网络\u6848\u4f8b
对抗生成网络\u6848\u4f8b
Tensorflow\u6848\u4f8b
对抗生成网络得出来
深度学习\u81ea\u5b66
神经网络\u81ea\u5b66
对抗生成网络\u81ea\u5b66
Tensorflow\u81ea\u5b66
的结果是跟真实
深度学习\u73b0\u72b6
神经网络\u73b0\u72b6
对抗生成网络\u73b0\u72b6
Tensorflow\u73b0\u72b6
的数据的分布啊。
深度学习\u53d1\u5c55
神经网络\u53d1\u5c55
对抗生成网络\u53d1\u5c55
Tensorflow\u53d1\u5c55

是差不多的啊,
深度学习\u6a21\u5f0f
神经网络\u6a21\u5f0f
对抗生成网络\u6a21\u5f0f
Tensorflow\u6a21\u5f0f
这个就是咱们
深度学习\u5b9e\u6218
神经网络\u5b9e\u6218
对抗生成网络\u5b9e\u6218
Tensorflow\u5b9e\u6218
一会儿想要做的事,
深度学习\u68c0\u6d4b
神经网络\u68c0\u6d4b
对抗生成网络\u68c0\u6d4b
Tensorflow\u68c0\u6d4b
咱们现在看到的
深度学习\u6a21\u5757
神经网络\u6a21\u5757
对抗生成网络\u6a21\u5757
Tensorflow\u6a21\u5757
就是说在网络
深度学习\u6280\u672f
神经网络\u6280\u672f
对抗生成网络\u6280\u672f
Tensorflow\u6280\u672f
刚开始迭代说啊,
深度学习\u5206\u6790
神经网络\u5206\u6790
对抗生成网络\u5206\u6790
Tensorflow\u5206\u6790

可能是第10次迭代啊,
深度学习\u539f\u7406
神经网络\u539f\u7406
对抗生成网络\u539f\u7406
差不多那么咱们
深度学习\u6846\u67b6
神经网络\u6846\u67b6
对抗生成网络\u6846\u67b6
接着来往下看,
深度学习\u89c6\u9891
神经网络\u89c6\u9891
对抗生成网络\u89c6\u9891
我把这个关掉唉,
深度学习\u6559\u7a0b
神经网络\u6559\u7a0b
对抗生成网络\u6559\u7a0b
现在完成了到底。
深度学习\u5e94\u7528
神经网络\u5e94\u7528
对抗生成网络\u5e94\u7528

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100次迭代,
深度学习\u6848\u4f8b
神经网络\u6848\u4f8b
对抗生成网络\u6848\u4f8b
咱们一看就是说
深度学习\u81ea\u5b66
神经网络\u81ea\u5b66
对抗生成网络\u81ea\u5b66
随着网络迭代
深度学习\u73b0\u72b6
神经网络\u73b0\u72b6
对抗生成网络\u73b0\u72b6
运行啊,咱们
深度学习\u53d1\u5c55
神经网络\u53d1\u5c55
对抗生成网络\u53d1\u5c55
真实的数据的分布
深度学习\u6a21\u5f0f
神经网络\u6a21\u5f0f
对抗生成网络\u6a21\u5f0f
是不可能发生
深度学习\u5b9e\u6218
神经网络\u5b9e\u6218
对抗生成网络\u5b9e\u6218
变化的吧,
深度学习\u68c0\u6d4b
神经网络\u68c0\u6d4b
对抗生成网络\u68c0\u6d4b

但是呢,咱们
深度学习\u6a21\u5757
神经网络\u6a21\u5757
对抗生成网络\u6a21\u5757
生成出来的数据啊,
深度学习\u6280\u672f
神经网络\u6280\u672f
对抗生成网络\u6280\u672f
就是这条绿色的线,
深度学习\u5206\u6790
神经网络\u5206\u6790
对抗生成网络\u5206\u6790
它的分布规则
深度学习\u539f\u7406
神经网络\u539f\u7406
对抗生成网络\u539f\u7406
是不断的,
深度学习\u6846\u67b6
神经网络\u6846\u67b6
对抗生成网络\u6846\u67b6

发生变化的话
深度学习\u89c6\u9891
神经网络\u89c6\u9891
对抗生成网络\u89c6\u9891
咱们再来看第一。
深度学习\u6559\u7a0b
神经网络\u6559\u7a0b
对抗生成网络\u6559\u7a0b
240号,唉,现在好像说
深度学习\u5e94\u7528
神经网络\u5e94\u7528
对抗生成网络\u5e94\u7528
比之前第1百次的
深度学习\u6848\u4f8b
神经网络\u6848\u4f8b
对抗生成网络\u6848\u4f8b
时候强的多了吧,
深度学习\u81ea\u5b66
神经网络\u81ea\u5b66
对抗生成网络\u81ea\u5b66

是不是说咱们现在
深度学习\u73b0\u72b6
神经网络\u73b0\u72b6
对抗生成网络\u73b0\u72b6
一条绿色线是越来越
深度学习\u53d1\u5c55
神经网络\u53d1\u5c55
对抗生成网络\u53d1\u5c55
符合咱们想要的
深度学习\u6a21\u5f0f
神经网络\u6a21\u5f0f
对抗生成网络\u6a21\u5f0f
一种分布的规则了吧,
深度学习\u5b9e\u6218
神经网络\u5b9e\u6218
对抗生成网络\u5b9e\u6218

咱们再往下看,
深度学习\u68c0\u6d4b
神经网络\u68c0\u6d4b
对抗生成网络\u68c0\u6d4b
现在是第300次。
深度学习\u6a21\u5757
神经网络\u6a21\u5757
对抗生成网络\u6a21\u5757
效果更好一些了吧,
深度学习\u6280\u672f
神经网络\u6280\u672f
对抗生成网络\u6280\u672f
然后第400次,
深度学习\u5206\u6790
神经网络\u5206\u6790
对抗生成网络\u5206\u6790
第500次咱们最终啊,
深度学习\u539f\u7406
神经网络\u539f\u7406
对抗生成网络\u539f\u7406

咱们就是说这个
深度学习\u6846\u67b6
神经网络\u6846\u67b6
对抗生成网络\u6846\u67b6
例子当中啊,
深度学习\u89c6\u9891
神经网络\u89c6\u9891
对抗生成网络\u89c6\u9891
迭代多少次都是
深度学习\u6559\u7a0b
神经网络\u6559\u7a0b
对抗生成网络\u6559\u7a0b
可以的,那么咱们
深度学习\u5e94\u7528
神经网络\u5e94\u7528
对抗生成网络\u5e94\u7528
最底的一个实验的
深度学习\u6848\u4f8b
神经网络\u6848\u4f8b
对抗生成网络\u6848\u4f8b
第2次法事定
深度学习\u81ea\u5b66
神经网络\u81ea\u5b66
对抗生成网络\u81ea\u5b66
在了1240啊,
深度学习\u73b0\u72b6
神经网络\u73b0\u72b6
对抗生成网络\u73b0\u72b6

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大家也可以去
深度学习\u53d1\u5c55
神经网络\u53d1\u5c55
对抗生成网络\u53d1\u5c55
稍微。修改一下
深度学习\u6a21\u5f0f
神经网络\u6a21\u5f0f
对抗生成网络\u6a21\u5f0f
这个代码啊,
深度学习\u5b9e\u6218
神经网络\u5b9e\u6218
对抗生成网络\u5b9e\u6218
做一些其他任务啊,
深度学习\u68c0\u6d4b
神经网络\u68c0\u6d4b
对抗生成网络\u68c0\u6d4b
或者说是改一下
深度学习\u6a21\u5757
神经网络\u6a21\u5757
对抗生成网络\u6a21\u5757
迭代次数啊,
深度学习\u6280\u672f
神经网络\u6280\u672f
对抗生成网络\u6280\u672f

进行一个观察
深度学习\u5206\u6790
神经网络\u5206\u6790
对抗生成网络\u5206\u6790
都是可以的好,
深度学习\u539f\u7406
神经网络\u539f\u7406
对抗生成网络\u539f\u7406
现在还是一个940,
深度学习\u6846\u67b6
神经网络\u6846\u67b6
对抗生成网络\u6846\u67b6
然后是1000次啊,
深度学习\u89c6\u9891
神经网络\u89c6\u9891
对抗生成网络\u89c6\u9891

马上就结束了,
深度学习\u6559\u7a0b
神经网络\u6559\u7a0b
对抗生成网络\u6559\u7a0b
Tensorflow\u6559\u7a0b
这是第1100次,
深度学习\u5e94\u7528
神经网络\u5e94\u7528
对抗生成网络\u5e94\u7528
Tensorflow\u5e94\u7528
那么现在就是第1200。
深度学习\u6848\u4f8b
神经网络\u6848\u4f8b
对抗生成网络\u6848\u4f8b
Tensorflow\u6848\u4f8b

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