针对GAN的认识由判别模型和生成模型两部分组成。生成模型负责生成假样本,欺骗判别器。判别模型来分辨真样本和假样本。两个模型交替训练,类似对抗博弈的过程。训练判别器,固定生成器,使用反向传播...)。 将卷积神经网络引入DCGAN,来替代GAN生成器和判别器中的多层感知机,同时为了使整个网络可微,用卷积层代替池化层,另外...
循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN),是一类具有短期记忆能力的神经网络.在循环神经网络中,神经元不但可以接受其他神经元的信息,也可以接受自身的信息,形成具有环路的网络结构和前馈神经网络相比,循环神经网络更加符合生物神经网络的结构.循环神经网络已经被广泛应用在语音识别、语言模型以及自然语言生成等任务上 二...
涵盖CNN、RNN、LSTM、GAN、DQN、transformer、自编码器和注意力机制等神经网络核心知识点! AI学习探索者 1083 8 吹爆!一口气刷完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM、DBN等八大深度学习神经网络算法!真的比刷剧还爽! 神经网络入门 2419 6 【2025强推】超全攻略!一口气通关CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、...
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生成模型——PixelRNN、PixelCNN、变分自编码器VAE和生成式对抗网络GAN 之前我们已经讲了很多的监督学习的网络模型——有数据集x和标签集y,我们找到一个函数或一种关系,可以完成从x到y的映射;而无监督学习是指,在没有标签的训练数据的情况下,学习一些数据中潜在的隐含结构;生成模型就属于无监督中的一种。 1. 什...
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