第一个GAN模型-生成手写数字 一.GAN的基础:对抗训练 形式上,生成器和判别器由可微函数表示如神经网络,他们都有自己的代价函数.这两个网络是利用判别器的损失记性反向传播训练.判别器努力使真实样本输入和伪样本输入带来的损失最小化,而生成器努力使它生成的为样本造成的判别器损失最大化. 训练数据集决定了生成器要学习模拟的样本类型,例如,目标是生成猫的逼真图像,我们就会给GAN提供一组猫的图像. 用更专业的术语来说,生成器的目标是生成符合训练数据集数据分布的样本.对计算机来说,图像只是矩阵:灰度图是

在 /home/your_name/TensorFlow/DCGAN/ 下新建文件 utils.py,输入如下代码: import scipy.misc import numpy as np # 保存图片函数 def save_images(images, size, path): """ Save the samples images The best size number is int(max(sqrt(image.shape[0]),sqrt(image.shape[

GAN:通过 将 样本 特征 化 以后, 告诉 模型 哪些 样本 是 黑 哪些 是 白, 模型 通过 训练 后, 理解 了 黑白 样本 的 区别, 再输入 测试 样本 时, 模型 就可以 根据 以往 的 经验 判断 是 黑 还是 白. 与 这些 分类 的 算法 不同, GAN 的 基本 原理 是, 有两 个 相生相克 的 模型 Generator 和 Discriminator,Generator 随机 生成 样本, Discriminator 将 真实 样本 标记 为 Real, 将 Gene

本篇文章为Goodfellow提出的GAN算法的开山之作"Generative Adversarial Nets"的学习笔记,若有错误,欢迎留言或私信指正. 1. Introduction GAN模型解决的问题 作者在首段指出了本课题的意义--能够避免深度生成模型中的两个局限性: (1)最大似然估计等相关策略中难以处理的概率计算: (2)在生成环境中难以利用分段线性单元的优势. PS:深度生成模型是为了从原始的样本数据中模拟出数据分布,进而产生符合这一分布的新的样本. GAN模型的构成

一.在JVM中什么是垃圾?如何判断一个对象是否可被回收?哪些对象可以作为GC Roots的根 垃圾就是在内存中已经不再被使用到的空间就是垃圾. 1.引用计数法: 内部使用一个计数器,当有对象被引用+1,没有就-1,但是没有办法解决循环引用的问题,JVM不采用此类回收法 2.枚举根节点可达性分析(GC Root) 它必须是一组活跃的引用 思路:通过一系列名为GC Roots的对象作为起始点,从这个被称为GC Root的对象开始向下进行搜索,如果一个对象达到GC Roots 没有任何的引用链相连时,

本文整理自周志明老师的<深入理解Java虚拟机-JVM高级特性与最佳实践>第3版的第二章和第三章. 加上了一些网上拼拼凑凑的图片,个人认为很多博客复制来复制去,最后的东西都看不懂,所以从书里码了一下知识点,也用作自己记忆. 一.一个命令 上面的结果显示了 jvm 的模式: Client VM(-client),为在客户端环境中减少启动时间而优化: Server VM(-server),为在服务器环境中最大化程序执行速度而设计. 在文件路径:jdk-11.0.7+10\lib 下面可以更改 jv

最近做项目碰到这个问题,如题从n个数组任意选取一个元素的所有组合.比如已知数组是[1, 3]; [2, 4]; [5]; 最后组合结果是[1, 2, 5]; [1, 4, 5];  [3, 2, 5]; [3, 4, 5];  网上看了好多帖子,发现写的太复杂,于是自己动手解决. 直接贴解决方案: 方法一:  // 执行组合排列的函数     function doExchange(arr){         var len = arr.length;         // 当数组大于等于2个的

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere

GC回收算法 1.标记清除算法分为标记阶段和清除阶段标记阶段:通过特定的判断方式找出无用的对象实例并将其标记清除阶段:将已标记的对象所占用的内存回收缺点:运行多次以后容易产生空间碎片,当需要一整段连续内存时虽然空间足够但是无法分配,会多次触发GC操作. 2.复制算法为了提高标记清除算法的效率,减少内存碎片的产生而出现的,该算法将内存空间分为两个完全相同的两部分,每次只使用其中的一部分.分为标记阶段.复制阶段和清除阶段标记阶段:同标记清除算法的标记阶段一致复制阶段:将为标记的对象全部复制到另一块未

Dora.Interception提供了两种拦截器注册方式,一种是利用标注在目标类型.属性和方法上的InterceptorAttribute特性,另一种采用基于目标方法或者属性的调用表达式.通过提供的扩展点,我们可以任何我们希望的拦截器注册方式.(拙著<ASP.NET Core 6框架揭秘>6折优惠,首印送签名专属书签) 一.IInterceptorProvider 拦截器最终需要应用到某个具体的目标方法上,所以拦截器的注册就是如何建立拦截器与目标方法之间的映射关系,Dora.Intercep

(一)生成学习算法 在线性回归和Logistic回归这种类型的学习算法中我们探讨的模型都是p(y|x;θ),即给定x的情况探讨y的条件概率分布.如二分类问题,不管是感知器算法还是逻辑回归算法,都是在解空间中寻找一条直线从而把两种类别的样例分开,对于新的样例,只要判断在直线的哪一侧即可:这种直接对问题求解的方法可以称为判别学习方法.   而生成学习算法则是对两个类别分别进行建模,用新的样例去匹配两个模板,匹配度较高的作为新样例的类别,比如分辨大象(y=1)和狗(y=0),首先,观察大象,然后建立一

1.Floyd-Warshall 算法 给定一张图,在o(n3)时间内求出任意两点间的最小距离,并可以在求解过程中保存路径 2.Floyd-Warshall 算法概念 这是一个动态规划的算法. 将顶点编号,假设依次为0,1,2-n-1,现在假设DP[i][j][k]表示从i出发,结束于j的满足经过结点的编号至多为k的最短路径,由此性质易知,在易知DP[i][j][k]时,若要求DP[i][j][k+1],有两种情况要考虑: DP[i][j][k+1]所表征的路径经过结点k+1,此时DP[i][j

贝叶斯分类器 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率,利用贝叶斯公式计算出其后验概率,即该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类.眼下研究较多的贝叶斯分类器主要有四种,各自是:Naive Bayes.TAN.BAN和GBN. 贝叶斯网络是一个带有概率凝视的有向无环图,图中的每个结点均表示一个随机变量,图中两结点 间若存在着一条弧,则表示这两结点相相应的随机变量是概率相依的,反之则说明这两个随机变量是条件独立的.网络中随意一个结点X 均有一个对应的条件概率表(Con

贝叶斯分类器 贝叶斯分类分类原则是一个对象的通过先验概率.贝叶斯后验概率公式后计算,也就是说,该对象属于一类的概率.选择具有最大后验概率的类作为对象的类属.现在更多的研究贝叶斯分类器,有四个,每间:Naive Bayes.TAN.BAN和GBN. 贝叶斯网络是一个带有概率凝视的有向无环图,图中的每个结点均表示一个随机变量,图中两结点 间若存在着一条弧,则表示这两结点相相应的随机变量是概率相依的.反之则说明这两个随机变量是条件独立的.网络中随意一个结点X 均有一个对应的条件概率表(Conditio

一.JVM的分区:   1.程序计数器(私有) 程序计数器是一块较小的内存分区,你可以把它看做当前线程所执行的字节码的指示器. 在虚拟机的概念模型里,字节码解释器工作时,就是通过改变计数器的值来选择下一条需要执行的字节码指令. 程序技术器为线程私有,每个线程都有它们各自的程序计数器,这样再多线程的情况下,线程之间的来回切换,也能正确找到上次切换时执行的位置. 如果线程正在执行的是一个Java方法,那么程序计数器记录的是当前线程正在执行的字节码指令的地址:如果线程正在执行的是一个native方法,

参考链接:http://120.52.51.14/stanford.edu/class/ee363/lectures/dlqr.pdf 本文参考讲义中的第20页PPT,根据Hamilton-Jacobi方法,推导得到黎卡提方程的数值迭代求解方法(可实时在线求解黎卡提方程),具体推导过程请参考PPT.本文列出最后的结论及对应的matlab代码,其他编程语言也可参考贴出的代码自行改编. 对应的matlab代码如下: %%%参考文献dlqr close all A=[1 1;0 1]; B=[0;1]

ImprovedGAN $ Loss = Loss_{supervised}   + \lambda * Loss_{unsupervised} $ 第二项形式与原始的GAN模型类似. 参考: Improved Techniques for Training GANs 代码: https://github.com/Sleepychord/ImprovedGAN-pytorch/blob/master/ImprovedGAN.py

———————————————————————————————————————————————————————————————————— 原理图V1.0 01.top 已完成原理图绘制,但有相当错误,需要改进 1.顶层原理图符号没有端口连接关系,表意不明2.框图不整洁,对齐不好,字体统一居中等不好,标注杂乱表意不明3.器件类型和具体型号标注 02.框图 03.POWER 4.电源部分,使用的EP53A8HQI,下版替换为APD5133,可输出两路3.3V作为数字模拟电源5.电源的隔离太多,主电流

题意:给N个点,还有另外m个点(其中只能选K个),求最短路. 思路:在SPFA的基础上,用一个数组来统计,在某点入队时(要拓展其他点了),若该点是m个点中的,则count[i]=原来的+1:若不是,则继承原来的.出队时候限制一下,若大于K了,就停止拓展. 原题:目前在一个很大的平面房间里有 n 个无线路由器,每个无线路由器都 固定在某个点上.任何两个无线路由器只要距离不超过 r 就能互相建立网 络连接. 除此以外,另有 m 个可以摆放无线路由器的位置.你可以在这些位置 中选择至多 k 个增设新的

生成对抗网络(GAN),是深度学习模型之一,2014年lan Goodfellow的开篇之作Generative Adversarial Network, GAN概述 GAN包括两个模型,一个是生成模型(generative model),一个是判别模型(discriminative model).生成模型要做的事情就是生成看起来真的和原始数据相似的实例,判断模型就是判断给定的实例是生成的还是真实的(真实实例来源于数据集,伪造实例来源于生成模型). 生成器试图欺骗判别器,判别器则努力不被生成器欺

在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天,一篇新鲜出炉的arXiv论文<Wasserstein GAN>却在Reddit的Machine Learning频道火了,连Goodfellow都在帖子里和大家热烈讨论,这篇论文究竟有什么了不得的地方呢? 要知道自从2014年Ian Goodfellow提出以来,GAN就存在着训练困难.生成器和判别器的loss无法指示训练进程.生成样本缺乏多样性等问题.从那时起,很多论文都在尝试解决,但是效果不尽人意,比如最有名的一个改进DCGAN依靠的是对判