生成对抗网络（GANs）由两部分组成： 生成器(Generator): 通过机器生成数据（图像），目的是骗过判别器 判别器(Discriminator): 判断这张图像是真实的还是机器产生的，目的是找出生成器做的“假数据” 详细过程： 第一阶段：固定【判别器一代 D1】, 训练【生成器一代 G1】 ...
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2021-04-10 13:27:10
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1、mybatis 错误，xxx.xml配置文件报这样的错误，具体错误，如下所示： 1 The content of element type "resultMap" must match 2 3 "(constructor?,id*,result*,association*,collection* ...
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2020-11-30 16:17:03
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深度卷积生成对抗网络（DCGAN） 生成 MNIST 手写图片 1、基本原理 生成对抗网络（GAN）由2个重要的部分构成： 生成器(Generator)：通过机器生成数据（大部分情况下是图像），目的是“骗过”判别器 判别器(Discriminator)：判断这张图像是真实的还是机器生成的，目的是找出 ...
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2020-06-06 16:50:30
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@ 一、简介 ●lan Goodfellow 2014年提出 ●非监督式学习任务 ●使用两个深度神经网络: Generator (生成器), Discriminator(判别器) 二、原理 举一个制造假钞的例子： 生成器:制造假钞的人 判别器:警察 训练过程： 制造假钞的人生产假钞 警察判断是否是假 ...
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2020-05-26 12:25:30
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马尔可夫判别器（PatchGAN） 概念 马尔可夫判别器是判别模型的一种。 基于 的分类模型有很多种，很多网络都是在最后引入了一个全连接层，然后将判别的结果输出（输出结点）。 马尔可夫判别器则是不一样，直观来看，它完全由卷积层构成，最后输出的是一个n n的矩阵，最后取输出矩阵的均值作为 的输出。 事 ...
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2020-05-09 10:25:57
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mybatis可以使用鉴别器判断某列的值，然后根据某列的值改变封装行为。 比如说： 如果是女生（gender=0）我们将部门信息提取出来，否则不提取； 如果是男生（gender=1），把last_name的值赋值给email； EmployeeMapper.xml <resultMap type=" ...
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2020-01-20 22:47:22
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Cycle GAN 针对GAN中容易出现的Mode Collapse问题，即Generator趋向于集中在目标分布中某一小部分，比如无视输入，均得到一系列相似却能够骗过Discriminator的输出。 Mode Collapse问题的解决方法： 1. Do Nothing 通常来说Generato ...
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2019-12-11 17:06:58
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在特定的情况下使用不同的pojo进行关联， 鉴别器元素就是被设计来处理这个情况的。鉴别器非常容易理解,因为它的表现很像 Java 语言中的 switch 语句；discriminator 标签常用的两个属性如下：column：该属性用于设置要进行鉴别比较值的列 。javaType：该属性用于指定列的 ...
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2019-12-10 17:25:47
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生成对抗网络 ? 顾名思义，生成对抗网络由两个部分构成， 生成器（Generator)和判别器(Discriminator), 两个部件相互博弈，最终达到平衡状态。 基本原理 下面以生成图片为例。 G: 生成器 接受一个随机的噪声 z，通过噪声产生目标G(z) D：判别器 判别目标是否是“真实的”。 ...
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2019-10-31 16:28:18
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1. Basic idea 基本任务：要得到一个generator，能够模拟想要的数据分布。(一个低维向量到一个高维向量的映射） discriminator就像是一个score function。 如果想让generator生成想要的目标数据，就把这些真实数据作为discriminator的输入，d ...
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2019-08-28 01:01:33
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