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51CTO-对抗生成网络|对抗生成网络工作原理|唐宇迪|中国AI数据-文章2
作者:CNAI / 2019-08-23 / 浏览次数:9

51CTO-对抗生成网络|对抗生成网络工作原理|唐宇迪|中国AI数据-文章2

深度学习与人工智能解决方案| NVIDIA
就像咱们现在
深度学习\u539f\u7406
神经网络\u539f\u7406
对抗生成网络\u539f\u7406
Tensorflow\u539f\u7406
来说,它是一个
深度学习\u6846\u67b6
神经网络\u6846\u67b6
对抗生成网络\u6846\u67b6
Tensorflow\u6846\u67b6
真实的一个数据
深度学习\u89c6\u9891
神经网络\u89c6\u9891
对抗生成网络\u89c6\u9891
Tensorflow\u89c6\u9891
的分布,
深度学习\u6559\u7a0b
神经网络\u6559\u7a0b
对抗生成网络\u6559\u7a0b
Tensorflow\u6559\u7a0b
也就是说呢,
深度学习\u5e94\u7528
神经网络\u5e94\u7528
对抗生成网络\u5e94\u7528
Tensorflow\u5e94\u7528

真实的数据
深度学习\u6848\u4f8b
神经网络\u6848\u4f8b
对抗生成网络\u6848\u4f8b
Tensorflow\u6848\u4f8b
分布啊,是长
深度学习\u81ea\u5b66
神经网络\u81ea\u5b66
对抗生成网络\u81ea\u5b66
Tensorflow\u81ea\u5b66
这样子的,然后
深度学习\u73b0\u72b6
神经网络\u73b0\u72b6
对抗生成网络\u73b0\u72b6
Tensorflow\u73b0\u72b6
呢,咱们是不是
深度学习\u53d1\u5c55
神经网络\u53d1\u5c55
对抗生成网络\u53d1\u5c55
Tensorflow\u53d1\u5c55
还有一个生成
深度学习\u6a21\u5f0f
神经网络\u6a21\u5f0f
对抗生成网络\u6a21\u5f0f
Tensorflow\u6a21\u5f0f
的网络,
深度学习\u5b9e\u6218
神经网络\u5b9e\u6218
对抗生成网络\u5b9e\u6218
Tensorflow\u5b9e\u6218

生成的网络,
深度学习\u68c0\u6d4b
神经网络\u68c0\u6d4b
对抗生成网络\u68c0\u6d4b
Tensorflow\u68c0\u6d4b
要把咱们的数据
深度学习\u6a21\u5757
神经网络\u6a21\u5757
对抗生成网络\u6a21\u5757
Tensorflow\u6a21\u5757
给他进行一个
深度学习\u6280\u672f
神经网络\u6280\u672f
对抗生成网络\u6280\u672f
Tensorflow\u6280\u672f
生成吧,咱们希望。
深度学习\u5206\u6790
神经网络\u5206\u6790
对抗生成网络\u5206\u6790
Tensorflow\u5206\u6790

这个生成网络
深度学习\u539f\u7406
神经网络\u539f\u7406
对抗生成网络\u539f\u7406
Tensorflow\u539f\u7406
数据也就是这个
深度学习\u6846\u67b6
神经网络\u6846\u67b6
对抗生成网络\u6846\u67b6
Tensorflow\u6846\u67b6
绿色的,现在
深度学习\u89c6\u9891
神经网络\u89c6\u9891
对抗生成网络\u89c6\u9891
Tensorflow\u89c6\u9891
这条绿色的线,
深度学习\u6559\u7a0b
神经网络\u6559\u7a0b
对抗生成网络\u6559\u7a0b
Tensorflow\u6559\u7a0b

他我咱们希望
深度学习\u5e94\u7528
神经网络\u5e94\u7528
对抗生成网络\u5e94\u7528
Tensorflow\u5e94\u7528
他生出来的东西
深度学习\u6848\u4f8b
神经网络\u6848\u4f8b
对抗生成网络\u6848\u4f8b
Tensorflow\u6848\u4f8b
能够跟这个黑色
深度学习\u81ea\u5b66
神经网络\u81ea\u5b66
对抗生成网络\u81ea\u5b66
Tensorflow\u81ea\u5b66
的点所组成的
深度学习\u73b0\u72b6
神经网络\u73b0\u72b6
对抗生成网络\u73b0\u72b6
Tensorflow\u73b0\u72b6
这个分布啊,
深度学习\u53d1\u5c55
神经网络\u53d1\u5c55
对抗生成网络\u53d1\u5c55
Tensorflow\u53d1\u5c55

它俩是差不多的,
深度学习\u6a21\u5f0f
神经网络\u6a21\u5f0f
对抗生成网络\u6a21\u5f0f
Tensorflow\u6a21\u5f0f
也就是说呢,
深度学习\u5b9e\u6218
神经网络\u5b9e\u6218
对抗生成网络\u5b9e\u6218
Tensorflow\u5b9e\u6218
首先真实的数据
深度学习\u68c0\u6d4b
神经网络\u68c0\u6d4b
对抗生成网络\u68c0\u6d4b
Tensorflow\u68c0\u6d4b
有。一个分部那么
深度学习\u6a21\u5757
神经网络\u6a21\u5757
对抗生成网络\u6a21\u5757
Tensorflow\u6a21\u5757
咱们生成的数据啊,
深度学习\u6280\u672f
神经网络\u6280\u672f
对抗生成网络\u6280\u672f
Tensorflow\u6280\u672f

麦肯锡报告:数据驱动世界中的竞争力之深度学习篇
是不是也有
深度学习\u5206\u6790
神经网络\u5206\u6790
对抗生成网络\u5206\u6790
Tensorflow\u5206\u6790
一个分部啊
深度学习\u539f\u7406
神经网络\u539f\u7406
对抗生成网络\u539f\u7406
?咱们希望什么?
深度学习\u6846\u67b6
神经网络\u6846\u67b6
对抗生成网络\u6846\u67b6
咱们希望这两个
深度学习\u89c6\u9891
神经网络\u89c6\u9891
对抗生成网络\u89c6\u9891
分部啊,
深度学习\u6559\u7a0b
神经网络\u6559\u7a0b
对抗生成网络\u6559\u7a0b

最终能够达到
深度学习\u5e94\u7528
神经网络\u5e94\u7528
对抗生成网络\u5e94\u7528
一个平衡的状态,
深度学习\u6848\u4f8b
神经网络\u6848\u4f8b
对抗生成网络\u6848\u4f8b
或者说最终要
深度学习\u81ea\u5b66
神经网络\u81ea\u5b66
对抗生成网络\u81ea\u5b66
达到一个相等
深度学习\u73b0\u72b6
神经网络\u73b0\u72b6
对抗生成网络\u73b0\u72b6
的状态,唉,
深度学习\u53d1\u5c55
神经网络\u53d1\u5c55
对抗生成网络\u53d1\u5c55

大家注意到没有?
深度学习\u6a21\u5f0f
神经网络\u6a21\u5f0f
对抗生成网络\u6a21\u5f0f
这块还有一条蓝色
深度学习\u5b9e\u6218
神经网络\u5b9e\u6218
对抗生成网络\u5b9e\u6218
的线。那么这条蓝色
深度学习\u68c0\u6d4b
神经网络\u68c0\u6d4b
对抗生成网络\u68c0\u6d4b
的线是什么意思呢?
深度学习\u6a21\u5757
神经网络\u6a21\u5757
对抗生成网络\u6a21\u5757

这条蓝色的下
深度学习\u6280\u672f
神经网络\u6280\u672f
对抗生成网络\u6280\u672f
他的意思
深度学习\u6a21\u5f0f
神经网络\u6a21\u5f0f
对抗生成网络\u6a21\u5f0f
就是说,
深度学习\u5206\u6790
神经网络\u5206\u6790
对抗生成网络\u5206\u6790
唉,这是咱们
深度学习\u539f\u7406
神经网络\u539f\u7406
对抗生成网络\u539f\u7406
的判别式,
深度学习\u6846\u67b6
神经网络\u6846\u67b6
对抗生成网络\u6846\u67b6
咱们希望啊,
深度学习\u89c6\u9891
神经网络\u89c6\u9891
对抗生成网络\u89c6\u9891

这个判别式
深度学习\u6559\u7a0b
神经网络\u6559\u7a0b
对抗生成网络\u6559\u7a0b
怎么样啊?
深度学习\u5e94\u7528
神经网络\u5e94\u7528
对抗生成网络\u5e94\u7528
咱们来看它的
深度学习\u6848\u4f8b
神经网络\u6848\u4f8b
对抗生成网络\u6848\u4f8b
判别式的一个
深度学习\u81ea\u5b66
神经网络\u81ea\u5b66
对抗生成网络\u81ea\u5b66
公式是什么判别式
深度学习\u73b0\u72b6
神经网络\u73b0\u72b6
对抗生成网络\u73b0\u72b6
的一个公式啊,
深度学习\u53d1\u5c55
神经网络\u53d1\u5c55
对抗生成网络\u53d1\u5c55

简单点来说
深度学习\u6a21\u5f0f
神经网络\u6a21\u5f0f
对抗生成网络\u6a21\u5f0f
就是说。它的
深度学习\u5b9e\u6218
神经网络\u5b9e\u6218
对抗生成网络\u5b9e\u6218
分母啊,是咱们
深度学习\u68c0\u6d4b
神经网络\u68c0\u6d4b
对抗生成网络\u68c0\u6d4b
一个真实的分布,
深度学习\u6a21\u5757
神经网络\u6a21\u5757
对抗生成网络\u6a21\u5757
还有呢,
深度学习\u6280\u672f
神经网络\u6280\u672f
对抗生成网络\u6280\u672f

咱们一个生成
深度学习\u5206\u6790
神经网络\u5206\u6790
对抗生成网络\u5206\u6790
的一个数据的
深度学习\u539f\u7406
神经网络\u539f\u7406
对抗生成网络\u539f\u7406
分布法分子是
深度学习\u6846\u67b6
神经网络\u6846\u67b6
对抗生成网络\u6846\u67b6
什么分子?
深度学习\u89c6\u9891
神经网络\u89c6\u9891
对抗生成网络\u89c6\u9891
就是一个真实
深度学习\u6559\u7a0b
神经网络\u6559\u7a0b
对抗生成网络\u6559\u7a0b
数据的分布,
深度学习\u5e94\u7528
神经网络\u5e94\u7528
对抗生成网络\u5e94\u7528

想揭开深度学习隐藏层的神秘面纱?试试Tensor Flow的神经网络游乐场
唉,好像这么说,
深度学习\u6848\u4f8b
神经网络\u6848\u4f8b
对抗生成网络\u6848\u4f8b
大家不太理解,
深度学习\u81ea\u5b66
神经网络\u81ea\u5b66
对抗生成网络\u81ea\u5b66
那么咱们再来
深度学习\u73b0\u72b6
神经网络\u73b0\u72b6
对抗生成网络\u73b0\u72b6
形象一点。咱们
深度学习\u53d1\u5c55
神经网络\u53d1\u5c55
对抗生成网络\u53d1\u5c55
从最终的
深度学习\u53d1\u5c55
神经网络\u53d1\u5c55
对抗生成网络\u53d1\u5c55
结果来入手,
深度学习\u6a21\u5f0f
神经网络\u6a21\u5f0f
对抗生成网络\u6a21\u5f0f

从最终的结果入手,
深度学习\u5b9e\u6218
神经网络\u5b9e\u6218
对抗生成网络\u5b9e\u6218
咱们想要干些
深度学习\u68c0\u6d4b
神经网络\u68c0\u6d4b
对抗生成网络\u68c0\u6d4b
什么事啊?
深度学习\u6a21\u5757
神经网络\u6a21\u5757
对抗生成网络\u6a21\u5757
想说最终的
深度学习\u6280\u672f
神经网络\u6280\u672f
对抗生成网络\u6280\u672f
结果是不是说
深度学习\u5206\u6790
神经网络\u5206\u6790
对抗生成网络\u5206\u6790
这个PT塔跟这个
深度学习\u539f\u7406
神经网络\u539f\u7406
对抗生成网络\u539f\u7406
p毛豆啊,
深度学习\u6846\u67b6
神经网络\u6846\u67b6
对抗生成网络\u6846\u67b6

他俩是一样的,
深度学习\u89c6\u9891
神经网络\u89c6\u9891
对抗生成网络\u89c6\u9891
假设他俩一样
深度学习\u6559\u7a0b
神经网络\u6559\u7a0b
对抗生成网络\u6559\u7a0b
是不是都可以用
深度学习\u5e94\u7528
神经网络\u5e94\u7528
对抗生成网络\u5e94\u7528
一来表示啊?
深度学习\u6848\u4f8b
神经网络\u6848\u4f8b
对抗生成网络\u6848\u4f8b
咱们就用一来
深度学习\u81ea\u5b66
神经网络\u81ea\u5b66
对抗生成网络\u81ea\u5b66
表示大家都是。
深度学习\u73b0\u72b6
神经网络\u73b0\u72b6
对抗生成网络\u73b0\u72b6

深度学习在OCR中的应用
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