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编者注:以上是赞美GAN雅安·勒存,意思是“甘机器学习在过去,事实上只需要考虑五个部分:0年发展的一个最有趣的想法。”
作者是前谷歌高级工程师,AI波前公司创始人兼首席技术官Dev唠叨,介绍他是如何在不到弱者version0行代码,完成对PyTorch GAN训练平台。雷锋网编译。
Dev唠叨
进入技术水平之前,照顾新入门级的程序员,首先介绍什么是GAN雷锋。
2501克的标准差会平均分布的数据样本,然后找到一个方法来模拟R中的标准样本的分布,蒙特利尔大学的伊恩·格拉汉姆·古德费勒和他的同事们发表学术论文的冲击。是的,我说的是生成敌对的网”,标志着对生成网络的诞生(甘),基于博弈理论的计算图表和创新组合。他们的研究表明,充分的建模能力,两个博弈模型可以简单地通过反向传播(反向传播)联合训练。
这两个模型有一个明确的角色。真实数据集给出R,G是一个发电机(发电机),其任务是生成逼真的假数据;。和D是判别(鉴频器),它变得真实数据的数据集或G,然后区分真假的标签。隐喻是伊恩·格拉汉姆·古德费勒克像假的车间,想让事情尽可能接近原始,蒙混过关。
和D是文物鉴定专家,能够区分真正的和高拷贝,但在这种情况下,造假者G看不到原始数据,只有D测试——前者在日本帝国主义尝试)。
理想情况下,D和G连续训练,做的越来越好,直到G基本上成为一个“假制造大师”,无法区分两种类型的数据分布和D G。实践中,伊恩·格拉汉姆·古德费勒显示技术从本质上讲:G原始数据集的一种无监督学习,发现低维的形式(低维的方式)来表示某种程度的数据。和无监督学习是很重要的,就像雷锋网络反复引用的那句话:雅安·勒存“无监督学习蛋糕蛋糕”。
蛋糕在这个句子中,指的是众多学者、开发商、寻找“真正的”人工智能。甘Dev唠叨:从表面上看,这扇门如此强大,复杂的技术,就像你需要编写代码来执行的天量,但事实未必如此。我们可以使用PyTorch,在50行代码来创建一个简单的氮化镓的模型
1.1。R:在我们的例子中,从最简单的R -钟形曲线(钟形曲线)。需要平均(平均)和标准差(标准差)作为输入,然后输出可以提供正确的样品数据图形(得到)与这些参数的高斯函数。在我们的示例代码中,我们使用平均4和1。
2.2。)我:生成器的输入是随机的,奖励的增强困难,我们使用均匀分布,均匀分布),而不是标准的分布。
这意味着我们不能简单地改变输入模型G R(大/小、翻译)复制,和需要转换数据的非线性模式。3。G:发电机是一个标准的前馈图(前馈图),两层隐层,三个线性映射(线性地图)。我们使用ELU(一个指数线性单元)。
4.4。代码生成器)D:决心和G代码非常接近。两个隐藏层和三层前馈线性映射图。它将得到样本R或G,判别值为0或1,对应的反例,阳性病例这几乎是神经网络。
5.5。最后,培训环变化的两种模式:第一步,用准确的真实数据和标记。错误的数据训练D;。
随后,训练G D欺骗,不准确的是使用标记。朋友,这是善与恶之间的斗争。即使你从不接触PyTorch,可能可以理解发生了什么。在第一部分(绿色),我们有两种类型的数据通过D和D猜vs。真实的马克执行不同的标准。
这是一个“向前”的步骤;。然后我们需要“落后()。“计算梯度,然后把它d_optimizer一步更新D参数()。在这里,G但尚未使用的培训。在过去(红色)部分,我们对G -注意,执行相同的操作我们的输出通过D G(这实际上是对造假者的专家)。
但在这个阶段,我们不优化,或改变D。我们不想让推荐人D研究错误的标志因此,我们只执行g_optimizer步骤()。
这就完成了?根据雷锋网络。(公众号:雷锋网)。
明白,还有一些其他的样板代码,但只需要这五个部分氮化镓,没有其他。经过成千上万的轮D和G之间的会议,我们会得到。判别D迅速改善,这是G的进展缓慢。
但是,当达到一定的性能模型,G是一个有价值的对手,并开始提升,巨大的提升。二万轮培训后输入平均超过4 G,但将返回相当稳定,合理范围(左)?同样,标准差起初错误的方向,然后爬到理想的一个?25间隔(右)R。所以,基本的数据最终会按照R。所以,当那些高于R。数据分布的形状看起来合理。
毕竟,你可以得到四个。0和1的平均值。25个标准偏差值均匀分布,但它并不满足R。我们看看G来生成最终的分布。
结果是好的。
左边的比右边的尾巴长,但偏差的程度,与原来的高斯峰非常相似G是接近完美的再现原分布R - D落在,不能分辨真理和错觉。这就是我们想要的结果——用不到50行代码
没有说,老司机请让玩一套完整的代码地址:
https://github
Com/devnag/pytorch——生成、对抗和网络
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