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摘要: 《python深度学习》笔记 8.5、生成式对抗网络简介 一、总结 一句话总结: 【gan可以替代VAE来学习图像的潜在空间,它能够迫使生成图像与真实图像在统计上几乎无法区分】:生成式对抗网络(GAN,generative adversarial network)由Goodfellow 等人于201 阅读全文
posted @ 2020-10-16 22:35 范仁义 阅读(493) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 《python深度学习》笔记 8.4、用变分自编码器生成图像 一、总结 一句话总结: 【用深度学习进行图像生成,就是通过对潜在空间进行学习来实现的】:这个潜在空间能够 捕捉到关于图像数据集的统计信息。通过对潜在空间中的点进行采样和解码,我们可以 生成前所未见的图像。这种方法有两种重要工具:变分自编码 阅读全文
posted @ 2020-10-16 20:57 范仁义 阅读(490) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 《python深度学习》笔记 8.3、神经风格迁移 一、总结 一句话总结: 神经风格迁移是指将参考图像的风格应用于目标图像,同时保留目标图像的内容。 1、“神经风格迁移是指将参考图像的风格应用于目标图像,同时保留目标图像的内容” 中的风格和内容分别指什么? 【风格(style)是指图像中不同空间尺度 阅读全文
posted @ 2020-10-16 18:23 范仁义 阅读(378) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Git 里面的 origin 到底代表啥意思? 一、总结 一句话总结: 【origin指向的就是你本地的代码库托管在Github上的版本】:你的代码库(repository)可以存放在你的电脑里,同时你也可以把代码库托管到Github的服务器上。在默认情况下,origin指向的就是你本地的代码库托管 阅读全文
posted @ 2020-10-16 17:07 范仁义 阅读(781) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 《python深度学习》笔记 8.2、DeepDream 一、总结 一句话总结: 【艺术性的图像修改技术】:DeepDream 是一种艺术性的图像修改技术,它用到了卷积神经网络学到的表示。 【迷幻图像】:它很快在网上引起了轰动,这要归功于它所生成的迷幻图像,图像中充满了算法生成的错觉式伪影、鸟羽毛和 阅读全文
posted @ 2020-10-16 00:59 范仁义 阅读(256) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 《python深度学习》笔记 8.1、使用LSTM生成文本 一、总结 一句话总结: 其实原理非常简单,就是单层的LSTM把训练数据中单词与字符的统计规律学好,然后softmax层相当于分类对应到词表中的各个字符的概率 from tensorflow.keras import layers model 阅读全文
posted @ 2020-10-16 00:27 范仁义 阅读(568) 评论(0) 推荐(0) 编辑