weixin_44204511的博客

GAN 本节思维导图 理论 假设图片是高维空间的向量x，而我们需要产生的图片是有一个固定的分布Pdata(x)P_{data}(x)Pdata​(x).我们需要做的是那这个分布找出来，但我们拥有的数据是一些样本，我们能够知道这些能产生很好效果的样本的位置在哪里，不知道具体的要求的分布是什么样的。 在GAN之前，我们使用的算法是MEL(极大似然估计法)。 MLE 以下内容参考一文搞懂极大似然估计 似然函数（参数未知、变量已知）就是对于不同的模型参数，出现x这个样本点的概率。 极大似然估计就是利用已知的样本结

C++基本语法 C++ 程序可以定义为对象的集合，象通过调用彼此的方法进行交互。 对象：具有状态和行为。状态就是属性，对象自己具有的特征之类的，行为也就是一些动作。 类：类是对象的抽象，换句话说就是对象是类的实例。 方法：就是行为，一个类可以包含多个方法。 即时变量：每个对象都有其独特的即时变量。对象的状态是由这些即时变量的值创建的 C++ 程序结构 经典hello world代码 #include <iostream> using namespace std; // main() 是程

循环神经网络 将词汇用向量表示 1-N Encoding 如果遇到没有的词汇，1-N Encoding没法表示，再加上一个other类别，将所有没出现的词汇归到other类别里 Recurrent Neural network(RNN) 循环神经网络 每一hidden layer的neuron产生的output会存起来，影响下一个nueron的计算。 输入相同的值，由于memory里面存的不一样，输出会不同，跟输入的顺序也有关系。 例子 两处输入相同的词Taipei，使用同一个network，但由于在