ciel_monkingjay的博客

本文所有代码已经放在GitHub上https://github.com/zhuzhuxia1994/CK-TensorFlow双流卷积神经网络我最初是在做行为识别的时候接触到的，双流指的是时间流和空间流，再具体一点就是，时间流指的是对光流图片进行卷积处理，然后空间流指的是对RGB图片进行卷积处理，然后进行融合操作。这样往往比单纯对RGB图片进行卷积效果好，特别是在视频行为识别等方面，因为引入了

最近在回顾过去所学的知识，生成对抗网络算是主要的研究方向之一，今天突然看到了很久之前的一份代码，拿出来复习一下生成对抗网络的基本思路，也给想要研究这个方向的同学一点参考。生成对抗网络本质上就是生成器和判别器相互对抗。下面是判别器的代码def discriminator(images, reuse=None): with tf.variable_scope(tf.get_variable

生成对抗网络【40】是Goodfelow提出的一个巧妙的生成模型框架。启发自二人零和博弈的生成对抗网络，通过生成器和判别器相互博弈，避开了 传统生成模型训练过程中反复利用马尔科夫链采样以及采用复杂近似概率计算等问题，事实上，任何生成模型都可以按照生成对抗网络的框架搭建和训练，模型的自由度大大提升——在这之前，各种生成模型的训练都是基于某些特定的强假设。但是因为模型的自由度大，直接导致了生成器输出分