GAN 基于强化学习的自适应参数调整 自适应加成 目录 一、集成学习中boosting类型最典型的代表 核心理念便是:分工明确,性能提高 二、Adaboost的训练步骤 STEP1:对于训练每个weak learner弱学习器 计算样本困难度 STEP2: 学习每个Weak learner的权重 三、SUMMARY总结 还记得上篇文章的随机森林RandomForest
学习中boosting类型最典型的代表 核心理念便是:分工明确,性能提高二、Adaboost的训练步骤STEP1:对于训练每个weak learner弱学习的
GAN是指一种架构。它由生成器和判别器两个网络构成。这两个网络都可以是你说的CNN。所以你可以简单理解GAN含有两个CNN结构的网络。 所以CNN有的超参,它当然都会有。 另外,CNN涉及到的超参显然远远多于你提到的这几个。就GAN的训练而言,生成器和判别器各自的学习率、批大小、网络深度、激活函数、是否含Batch Nor...
生存层面强调博弈应该是没问题的,毕竟这是达尔文的观点。生活层面应该和全部的深度学习甚至全部人工智能架构对应,而大部分模型不像GAN这样讲究对抗。如果以前的文章要改名字或许可以叫《生存博弈与生活神经网络》,俺对于世界的认识也是在不断的学习中调整参数。大语言模型的参数好像是以万亿计,语言文字是不是可以看作人...
• 没有要调整的参数 • 不需要网络的先验知识 • 模型不需要学习函数的特性 手推BP 推导:链式求导法则反复用 伪代码: 生成式对抗网络(GAN) 生成式对抗网络,由一个生成器网络和一个判别器网络组成。判别器的训练目的是能够区分生成器的输出与来自训练集的真实图像,生成器的训练目的是欺骗判别器。值得注意的...
智能拍摄:AI可以帮助摄影师根据场景自动调整相机参数,从而实现更好的拍摄效果。智能后期:AI可以根据照片的内容自动进行色彩、曝光、锐化等处理,提高照片的质量。人脸识别:AI可以识别照片中的人脸并自动进行美颜、修图等处理,提高照片的美观度和真实感。而在绘画领域,AI技术的应用则更加广泛:生成对抗网络(GAN):GAN可以...