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gan 生成神经网络学习 随笔 第1张

 

gan 生成神经网络学习 随笔 第2张

依赖于贝叶斯学派的方法

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使用博弈论的思维

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限制在一个受限的程度中进行

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将模型分解为条件分布的方式

 

趋势

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详细的模型结构

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对于真实的数据的一种重构，通过隐含的方式进行压缩数据。

 

G通过噪声生成样本 之后交给判别器。不断的计算均衡，达到稳定状态，G产生的内容，D判别的程度降到最低少于二分之一。

宏观逻辑讲解结束

 

详细解释变分自编码器

原理：

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应用

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这里输入与输出大小是一样的，输出一样的东西所以叫做自编码

这里还有编码与解码的过程课程中没有讲解

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概率模型刻画其中的一些元素，从而常见大规模分布数据

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这里引入贝叶斯推断，引入大量的数据进行分布。

gan 生成神经网络学习 随笔 第15张gan 生成神经网络学习 随笔 第16张

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这里就是一个分布前验知识。近似一个喉炎分布就定位q 

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 这里就是衡量散度与方差的一种评判方式

KL 分布差异的一种度量。

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 encoder （推断网络）   deconder（生成网络）

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中间部分纬度较小称为瓶颈。

需要将数据压缩到一个低纬度的空间进行进一步处理

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大小的效果不同，人脸变化图。

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这里调节编译链

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可以使用在游戏中图形生成（还原）

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 进入正题 

生成式对抗网络

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【持续维护中】

 

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