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深度生成模型之GAN基础 -＞（个人学习记录笔记）

文章目录

  • 深度生成模型之GAN基础
    • 生成对抗网络
      • 1. 生成对抗网络如何生成数据
      • 2. 生成对抗原理
      • 3. GAN的核心优化目标
      • 4. D的优化
      • 5. GAN的理想状态
      • 6. GAN的训练
      • 7. 梯度不稳定与模式崩塌(collapse mode)问题
      • 8. 梯度消失问题

深度生成模型之GAN基础

生成对抗网络

1. 生成对抗网络如何生成数据

  • 生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN),不显式地估计出数据分布的密度函数，但能生成符合数据分布P_data(x)的样本

深度生成模型之GAN基础 -＞（个人学习记录笔记）_第1张图片

2. 生成对抗原理

  • 生成网络和判别网络相互对抗(adversarial),共同学习

深度生成模型之GAN基础 -＞（个人学习记录笔记）_第2张图片

3. GAN的核心优化目标

  • 生成器损失与判别器损失

深度生成模型之GAN基础 -＞（个人学习记录笔记）_第3张图片

4. D的优化

  • 判别器的优化目标

深度生成模型之GAN基础 -＞（个人学习记录笔记）_第4张图片

  • 生成器优化目标

深度生成模型之GAN基础 -＞（个人学习记录笔记）_第5张图片

5. GAN的理想状态

  • 约翰-纳什提出的纳什均衡(Nash equilibrium)

6. GAN的训练

  • SGD交替优化，先更新k次判别器，保证判别网络足够强，再更新生成网络

深度生成模型之GAN基础 -＞（个人学习记录笔记）_第6张图片

7. 梯度不稳定与模式崩塌(collapse mode)问题

  • 矛盾与不对称的优化目标

8. 梯度消失问题

  • 过大过小的激活值，梯度进入消失区

深度生成模型之GAN基础 -＞（个人学习记录笔记）_第7张图片

  • 部分内容来自阿里云天池

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    　1.字符串比较，使用“==”还是equals()? 　　"=="判断两个引用的是不是同一个内存地址(同一个物理对象)。 　　equals()判断两个字符串的值是否相等。 　　除非你想判断两个string引用是否同一个对象，否则应该总是使用equals()方法。 　　如果你了解字符串的驻留(String Interning)则会更好地理解这个问题。 　 　
  • SpringMVC 登陆拦截器实现登陆控制 xp9802 springMVC
    思路，先登陆后，将登陆信息存储在session中，然后通过拦截器，对系统中的页面和资源进行访问拦截，同时对于登陆本身相关的页面和资源不拦截。   实现方法： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
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