像非常像自然界的真实图像,这样的话,那后面的第二个网络,也就是那个分类器没办法区分真实世界的图像和生成的图像;而第二个神经网络,也就是分类器,生成式对抗网络的目的是希望能够正确的把生成的图像也就是假的图像和真实的自然界图像能够区分开。 这两个神经网络的目的其实是不一样的,他们一起进行训练,就可以得到一个很好的生成式神经网络。 生成式对抗网络最初提出的时候,主要是对于图像的生成。 章杉论文里提出来的显然是将该方法应用到各个不同的问题上。 不过论文的着重点还是章杉针对如何从无标注的数据进行学习! 在文中他提出了一个新思路,叫做对偶学习。 对偶学习的思路和前面生成式对抗学习会非常不一样。 章杉发现很多...
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一代战神秦九州重归都市,为弥补遗憾,搅动风起云涌,以不败之资横行四方,诸天震颤。...
五年前,她结婚时就知道老公心里有个初恋,他捏着她的下巴说你只是一个替身,除了钱,其他的别妄想。她以为只要她努力对他好,他总会感动,总会爱上她,后来她才知道,男人不可能因为感动就爱上一个人。结婚5年,老公的初恋回来了,要离婚,还要她打掉肚子里的孩子...
魔族入侵过的大陆,魔族被驱逐之后,却依旧存在着一些魔族爪牙,地球人类秦尘重生异界,两世灵魂让其灵魂极其强大,拥有对武技的超高领悟力...
三岁时,他因为一个赌注,上幼儿园的第一天被逼穿上了公主裙,邂逅了一个好奇宝宝。欧阳澈,你为什么要去小男生的厕所?欧阳澈,你为什么要站着?欧阳澈,你为什么要不理我?十五岁时再相遇,她缠在国民校草的他身后。你是不是有个双胞胎妹妹?没有,我就是欧阳澈。欧阳澈?你不是女生吗?怎么变成男生了?...
莫名从陌生人身边醒来,已被吃干抹净,三十六计走为上,却不料惹上的是只腹黑狼,横竖逃不出他手掌心!我只好先合理利用资源,借着他的实力,让欺负我的渣渣们全都跪在我面前!某天我包袱款款,第99次准备开溜,被腹黑狼一把逮住几个小时后,我揉着散了架的小腰欲哭无泪,这次阳台,上次厨房,再上次沙发,再再上次家里能咚的地方都咚遍了这是对逃婚,最好的惩罚。某男修长手指挑着我下巴,魅力无边地唱一句。...