weixin_44204511的博客

Numpy其实本身用得没有pandas多，但学会它能更好地理解pandas。它最大的特点就是可以高效的操纵多维数组，无需循环而且有很多方便的数学函数。

一开始使用colab导fastai模块时，一直失败，记录一下正确的配置过程。!pip install -Uqq fastbookimport fastbookfastbook.setup_book()安装好后会让你登录，点击链接后将code填入下方。colab自带的fastai包是1.x的，直接用会导致导包失败，需要升级到2.3.0!pip install fastai==2.3.0之后就可以使用啦from fastai.vision.all import *from fastboo

Tips for Improving GAN本节思维导图JS divergence衡量分布的问题问题在于PG和PdataP_G和P_{data}PG​和Pdata​是不重叠的。因为图片是高维空间中的低维manifold，就像二维平面上的两条一维曲线，重叠的地方是很少的。就算PG和PdataP_G和P_{data}PG​和Pdata​有重叠部分，由于我们是对分布采样，所以一般也不会有重叠。如果两个分布完全没有重合，它们的JS散度就是常数，这样会造成梯度消失，是没有办法做优化的。L

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