引言 你能看出这张照片中面部的共同点吗? 这些人都不是真实存在的!这些面部图像都是由GAN技术生成的. "GAN"这个词是由Ian Goodfellow在2014年提出的,但相关概念早在1990年就存在了(Jürgen Schmidhuber开创),在Goodfellow发出这个方向的论文之后才开始普及.从那以后,GAN就一直不断发展! 实际上,GAN无处不在.数据科学家和深度学习研究者使用这项技术来生成逼真的图像,改变面部表情,创建游戏场景,可视化设计,甚至生成令人惊叹的艺术作品!最

GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源. 如何在多个数据中心部署多套MGR集群,并实现故障快速切换. 上篇文章介绍了如何在多数据中心部署多套MGR集群,并构建集群间的复制通道.这样一旦主AZ不可用时,在校验完数据后,就可以切换到备用AZ的MGR集群,非常方便. 本文我们继续深入介绍如何利用 Async Replication Auto failover 实现故障自动转移的. 1.什么是Async Replication Auto failover 从MySQL

GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源. 0. 内容提纲 运行环境 部署MGR A&B 部署MGR A.B之间的复制通道 几个注意事项 如何在多个数据中心部署多套MySQL MGR集群以便快速切换. 在金融应用场景下,经常会要求在同城多中心部署高可用数据库架构,以期实现在发生故障时能达到快速切换的目标. 在同一个数据中心内,可以部署MGR集群,就可以实现快速灵活切换. 而即便是在同城,跨数据中心时,网络条件好的话,延迟可能也在 1ms 之内.这种网络条件下,如

现代管理教育对供应链的定义为“供应链是围绕核心企业,通过对商流,信息流,物流,资金流的控制,从采购原材料开始,制成中间产品以及最终产品,最后由销售网络把产品送到消费者手中的将供应商,制造商,分销商,零售商,直到最终用户连成一个整体的功能网链结构.那什么是核心企业呢? 当供应链中某一企业在整个供应链中占据主导地位,对其他成员具有很强的辐射能力和吸引能力,通常称该企业为核心企业或主导企业.核心企业是供应链的物流中心.信息中心和资金周转中心.在供应链竞争中,核心企业承担供应链组织者和管理者的职能. 核

2018年过去大半,诸多关键词进入眼帘: 5G,消费降级,数据裸奔,新零售,AI,物联网,云计算,合规监管,风控,割韭菜,区块链,生物识别,国民空闲时间以及金融科技. 这些词充斥着我们的生活和时间,而这些从整体的关系来看,衍生出一个核心变化,就是融合. 你会发现大部分的词汇都离不开货币.数据和科技,而这些都和金融科技挂着钩.从多个方面帮助金融科技和互联网金融更懂用户,让我们更方便的享受科技和金融带来的福利. 了解金融了解互联网金融,了解一些信贷理财投资的风向,都对我们十分有益.在各个行业各个业态

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf 1.简介: GAN的两个模型 判别模型:就是图中右半部分的网络,直观来看就是一个简单的神经网络结构,输入就是一副图像,输出就是一个概率值,用于判断真假使用(概率值大于0.5那就是真,小于0.5那就是假),真假也不过是人们定义的概率而已. 生成模型:生成模型要做什么呢,同样也可以看成是一个神经网络模型,输入是一组随机数Z,输出是一个图像,不再是一个数值.从图中可以看到,会存在两个数据集,一个是真实数据集,这好说,另一

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

Generative Adversarial Networks GAN框架     GAN框架是有两个对象(discriminator,generator)的对抗游戏.generator是一个生成器,generator产生来自和训练样本一样的分布的样本.discriminator是一个判别器,判别是真实数据还是generator产生的伪造数据.discriminator使用传统的监督学习技术进行训练,将输入分成两类(真实的或者伪造的).generator训练的目标就是欺骗判别器. 游戏中的两个参

总结: 强一致的微服务 oceanbase里面的投票选举以及多中心多地部署 单元化市异地多活的基础.支付宝是异地多活和容灾结合,而容灾的基础也是单元化.基于单元化进行单元的调度.部署.容灾. 混合云架构 蚂蚁金服CTO程立:金融级分布式交易的技术路径 2017-01-11 阿里金融云 文 / 蚂蚁金服首席技术官 程立 移动互联网.大数据与云计算作为新的基础设施,催生了新的互联网经济,正在推动各行各业的升级.伴随蚂蚁金服在新金融领域的探索,蚂蚁金服技术团队也在金融技术与架构领域不断开拓.从2005

1.GAN的基本原理其实非常简单,这里以生成图片为例进行说明.假设我们有两个网络,G(Generator)和D(Discriminator).正如它的名字所暗示的那样,它们的功能分别是: G是一个生成图片的网络,它接收一个随机的噪声z,通过这个噪声生成图片,记做G(z). D是一个判别网络,判别一张图片是不是“真实的”.它的输入参数是x,x代表一张图片,输出D(x)代表x为真实图片的概率,如果为1,就代表100%是真实的图片,而输出为0,就代表不可能是真实的图片. 在训练过程中,生成网络G的目标

AI应用在金融领域,如何能够在商业上有所突破 如今,随着社会不断发展,技术不断进步,国内外各大金融机构已经在大数据.人工智能.区块链等新技术上有很多尝试,智能客服.智能投顾等新金融形式也早已不新鲜.那么,这些前沿新科技遇到严肃谨慎的金融业,究竟是"黑科技"般的存在,还是技术宅们的另一场狂欢呢? 以下是氪信联合创始人杨玢玢在<当金融遇上黑科技>线下主题沙龙活动的精彩分享: 大家好!我是氪信杨玢玢,负责氪信产品研发.氪信的全称是氪信信息技术有限公司(CreditX),最近刚刚完

https://juejin.im/post/5d3fb44e6fb9a06b2e3ccd4e 生成对抗网络(GAN)是生成模型的一种神经网络架构. 生成模型指在现存样本的基础上,使用模型来生成新案例,比如,基于现存的照片集生成一组与其相似却有细微差异的新照片. GAN是使用两个神经网络模型训练而成的一种生成模型.其中一个称为"生成器"或"生成网络"模型,可学习生成新的可用案例.另一个称为"判别器"或"判别网络",可学习判别生

一.摘要 指出深度学习在机器学习场景下的优势,以及深度学习快速崛起的原因.随后点出研究者对于深度学习隐私问题的考虑.作者提出了一种强力的攻击方法,在其攻击下任何分布式.联邦式.或者中心化的深度学习方法都是脆弱的.这种攻击方法利用了学习过程中攻击者可以训练一个GAN的特性,从而能够模拟原始训练集的分布. 二.问题抽象 在众包/联邦机器学习场景下,任何一个参与多方训练的攻击者都能够获取多方训练集的隐私信息(推理攻击). 三.使用工具 GAN 四.文章贡献 提出了一种新的利用GAN对分布式深度学习的攻

巨杉助力金融科技创新 2019年12月19日,由<金融电子化>杂志社主办.北京金融科技产业联盟协办的“2019中国金融科技年会暨第十届金融科技及服务优秀创新奖颁奖典礼”在京成功召开.来自金融机构.行业协会和学会.第三方支付公司.金融科技公司,以及信息产业界的200多家单位共计600余名代表与会. ​ 本次评选共收到305家银行.保险.证券金融机构和科技企业的有效申报项目542项.经过初步筛选.评委初评和专家评审三个阶段的审核评定,最终评选出获奖项目,涵盖科技创新.产品创新.渠道创新.服务创新等

训练与普遍挑战:为成功而GAN 一.评估 回顾一下第1章中伪造达・芬奇画作的类比.假设一个伪造者(生成器)正在试图模仿达・芬奇,想使这幅伪造的画被展览接收.伪造者要与艺术评论家(判别器)竞争,后者试图只接收真正的作品进入展览.如果你是那位伪造者,目的是伪造这位伟大艺术家的"遗失的作品",以对达・芬奇风格的完美模仿欺骗艺术评论家,要如何评价自己的做得有多好呢? GAN试图解决伪造者与艺术评论家之间水无止境的竞争问题.考虑到生成器通常比判别器更受关注,考虑它的评估时应该格外仔细.但是要如何

eos是什么? 原文 https://www.jianshu.com/p/06443248f4d8 简介 用一句话来定义eos,即:区块链操作系统,支持在它之上构建dapp,支持智能合约.帐户.身份验证.数据库.异步通信和跨越数百个 CPU 内核或集群的应用程序调度.简单来说,eos是类似于windows.linux.安卓.ios这样的底层操作系统,为区块链的去中心化应用(dapp)提供更加方便.安全的开发运行环境. eos的诞生背景 众所周知,区块链技术发展到现在,已经步入了区块链3.0时代.

大数据被誉为21世纪发展创造的新动力,BI(商业智能)成为当下最热门的数据应用方案.据资料显示:当前中国大数据IT投资最高的为五个行业中,互联网最高.其次是电信.金融.政府和医疗.而在金融行业中,银行拨得头筹,其次才是证券和保险. 如何有效应用大数据.云计算等新信息技术,创造价值和财富,创造未来,是我们面临的巨大机遇和挑战. 下面把银行大数据应用做个详细全面的介绍. 一.大数据金融应用场景 从大数据技术特性以及银行近几年的应用探索来看,大数据在银行商业智能方面的应用主要体现在以下几个方面: 1.

摘要: 本文来自蚂蚁金服首席技术架构师,基础技术部负责人胡喜.从2010年支撑双十一最高交易峰值2万笔/分钟到2015年双十一的8.59万笔/秒,蚂蚁金服的技术架构和运维体系一直都在不断摸索和实践.本文就“互联网IT运维体系”这一主题,和朋友们分享蚂蚁金服在该领域的实践经验. 8月30-31日20:00-21:30,一场别开生面的技术大会—— “蚂蚁金服&阿里云在线金融技术峰会”将在线举办.本次将聚焦数据库.应用架构.移动开发.机器学习等热门领域,帮助金融业技术开发者深入解析互联网应用的前沿应用

GAN系列学习(1)——前生今世 DCGAN.WGAN.WGAN-GP.LSGAN.BEGAN原理总结及对比 [Learning Notes]变分自编码器(Variational Auto-Encoder,VAE) 2. GAN的原理: GAN的主要灵感来源于博弈论中零和博弈的思想,应用到深度学习神经网络上来说,就是通过生成网络G(Generator)和判别网络D(Discriminator)不断博弈,进而使G学习到数据的分布,如果用到图片生成上,则训练完成后,G可以从一段随机数中生成逼真的图像

原文地址:http://www.csdn.net/article/2015-10-06/2825849 量化派是一家金融大数据公司,为金融机构提供数据服务和技术支持,也通过旗下产品“信用钱包”帮助个人用户展示经济财务等状况,撮合金融机构为用户提供最优质的贷款服务.金融的本质是风险和流动性,但是目前中国对于个人方面的征信行业发展落后于欧美国家,个人消费金融的需求没有得到很好的满足.按照央行最新数据,目前央行征信中心的数据覆盖人口达到8亿人[1],但其中有实际征信记录的只有3亿人左右,有5亿人在征信

LAIN是宜信公司大数据创新中心开发的开源PaaS平台.在金融的场景下,LAIN 是为解放各个团队和业务线的生产力而设计的一个云平台.LAIN 为宜信大数据创新中心各个团队提供了统一的测试和生产环境,简化了服务的部署与上线流程,也降低了运维人员对系统管理的复杂度. GitHub地址:https://github.com/laincloud 一.安装 LAIN 集群 本节包含三种场景下安装LAIN集群 本地启动虚拟机安装LAIN集群,可供本地测试开发 物理服务器/虚拟机安装LAIN集群 云服务器安