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RSS订阅转载 动手实现会写数字的神经网络—半监督学习和生成式对抗网络介绍
原创：http://www.atyun.com/18356.html在1889年，梵高画了这个美丽的艺术品：星月夜。如今，我的生成式对抗网络GAN模型只使用20％的标签数据，学会了画MNIST数字！它是怎么实现的？让我们动手做做看。半监督学习大多数深度学习分类器需要大量的标签样本才能很好地泛化，但获取这些数据是的过程往往很艰难。为了解决这个限制，半监督学习被提出，它是利用少量标记数据和大量...
2019-03-26 10:31:43
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转载 手把手教你用GAN实现半监督学习
原创： http://blog.youkuaiyun.com/u010159842/article/details/78835801引言本文主要介绍如何在tensorflow上仅使用200个带标签的mnist图像，实现在一万张测试图片上99%的测试精度，原理在于使用GAN做半监督学习。前文主要介绍一些原理部分，后文详细介绍代码及其实现原理。前文介绍比较简单，有基础的同学请掠过直接看第二部分，文章末尾给出了...
2019-03-25 10:50:16
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转载 GAN（生成对抗网络）学习笔记
转载连接：https://www.leiphone.com/news/201706/ty7H504cn7l6EVLd.html链接：https://www.jianshu.com/p/998cf8e52209GAN的思想是一种二人零和博弈思想(two-player game)，博弈双方的利益之和是一个常数，比如两个人掰手腕，假设总的空间是一定的，你的力气大一点，那你得到的空间就多一点，相应的...
2019-01-09 20:40:13
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转载 Improved Techniques for Training GANs
这里写自定义目录标题与其他深度网络相比，GAN 模型在以下方面可能会受到严重影响。不收敛：模型永远不会收敛，更糟糕的是它们变得不稳定。模式崩溃：生成器生成单个或有限模式。慢速训练：训练生成器的梯度会消失。作为 GAN 系列的一部分，本文探讨了如何改进 GAN 的方法。 尤其在如下方面，更改成本函数以获得更好的优化目标。在成本函数中添加额外的惩罚以强制执行约束。避免过度自信和过度拟合...
2019-01-09 20:14:08
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空空如也
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