01 2018 档案

摘要:0. 聚类步骤 为了完成一个聚类任务,必须遵循以下步骤: 特征选择:合适的选择特征,尽可能多的包含任务关心的信息,使得信息冗余减少和最小化是主要目标; 近邻测度:用于定量测量两个特征向量如何“相似”或“不相似”,这里需要注意让选中的特征都具有相同的近邻性,不能让某个或某些特征占支配地位; 聚类准则: 阅读全文
posted @ 2018-01-22 11:05 仙守 阅读(596) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:###0.背景 Tim Salimans等人认为之前的GANs虽然可以生成很好的样本,然而训练GAN本质是找到一个基于连续的,高维参数空间上的非凸游戏上的纳什平衡。然而不幸的是,寻找纳什平衡是一个十分困难的问题。在现有的针对特定场景算法中,GAN的实现通常是使用梯度下降的方法去训练GAN网络的目标函 阅读全文
posted @ 2018-01-19 22:32 仙守 阅读(2305) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:引言中已经较为详细的介绍了GAN的理论基础和模型本身的原理。这里主要是研读Goodfellow的第一篇GAN论文。 ###0. 对抗网络 如引言中所述,对抗网络其实就是一个零和游戏中的2人最小最大游戏,主要就是为了处理下面的函数V(G,D): 在实现过程中,如果将D和G都写入同一个循环中,即迭代 阅读全文
posted @ 2018-01-03 18:52 仙守 阅读(2416) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:###0.背景 通过对《tensorflow machine learning cookbook》第9章第3节"implementing_lstm"进行阅读,发现如下形式可以很方便的进行训练和预测,通过类进行定义,并利用了tf中的变量重用的能力,使得在训练阶段模型的许多变量,比如权重等,能够直接用在 阅读全文
posted @ 2018-01-02 13:40 仙守 阅读(2030) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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