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AlexNet网络（2012年）AlexNet含有五个卷积层，三个池化层和三个全连接层。特点1、首次使用非线性激活函数ReLU，验证其在较深的网络中效果远超Sigmoid函数，不仅避免了在较深网络中出现的梯度弥散问题，还加快了网络训练速度。2、训练中使用Dropout机制随机忽略一部分神经单元，有效避免过拟合。3、使用最大池化，避免池化导致的糊化效应。4、灵活运用数据增加策略减少过...

GAN的目的一些生成模型可以从模型的分布中生成样本，GAN也是生成模型的一种，主要用于通过分布生成样本。你可能想知道为什么生成模型值得学习，尤其在了解到生成模型只能够制造数组而不是提供一个预测的密度函数更是如此。学习生成模型的目的如下：生成样本，这是最直接的理由。训练并不包含最大似然估计。由于生成器不会看到训练数据，过拟合的风险更低。GAN十分擅长捕获模型的分布。GAN的组成...