qq_41106162的博客

在深度学习中，自编码器是非常有用的一种无监督学习模型。自编码器由encoder和decoder组成，前者将原始表示编码成隐层表示，后者将隐层表示解码成原始表示，训练目标为最小化重构误差，它将输入数据压缩到一个潜在表示空间里面，然后再根据这个表示空间将数据进行重构得到最后的输出数据。编码器和解码器都是用神经网络构建的，整个网络的构建方式和普通的神经网络类似，通过最小化输入和输出之间的差异来得到最好的...

Google Inception模型简介Inception为Google开源的CNN模型，至今已经公开四个版本，每一个版本都是基于大型图像数据库ImageNet中的数据训练而成。因此我们可以直接利用Google的Inception模型来实现图像分类。本篇文章主要以Inception_v3模型为基础。Inception v3模型大约有2500万个参数，分类一张图像就用了50亿的乘加指令。在一台没有...

DCGAN的全程为Deep Convolutional Generative Adversarial Network，即深度卷积对抗网络。该实验的主要目的是利用DCGAN来生成人脸图像。DCGAN是Alec Radfor等人[1]于2015年提出的一种模型，该模型基于GAN，并加入了卷积网络，以实现对图像的处理。 在generator中，传统CNN中的pooling层用batch nor...

import tensorflow as tfimport numpy as npdef add_layer(inputs, in_size, out_size, n_layer, activation_function=None): # add one more layer and return the output of this layer layer_name = ...