鉴别器第6页

强化学习（二）--让你轻松玩转生成对抗网络（GAN）与生成对抗模仿学习（GAIL）

其中一个神经网络叫做生成器网络G（Z），它会使用输入随机噪声数据，生成和已有数据集非常接近的数据，它学习的是数据分布；另一个神经网络叫鉴别器网络

Robert--cao·2020-06-22 20:38

GAN（生成对抗神经网络）生成MNIST 基于pytorch实现

运行环境pytorch1.3.0需支持GPU生成对抗神经网络分为两部分：生成器鉴别器生成器作用是利用随机数生成以假乱真的数据鉴别器的作用的判定数据真假鉴别器的训练很简单：真数据打标签1生成器生成数据打标签

会写代码的孙悟空·2020-06-22 15:30

MyBatis官方文档-XML 映射文件

result支持的JDBC类型构造方法关联关联的嵌套Select查询关联的嵌套结果映射关联的多结果集（ResultSet）集合集合的嵌套Select查询集合的嵌套结果映射集合的多结果集（ResultSet）鉴别器缓存使用自定义缓存

ThinkWon·2020-06-22 06:36

[CVPR2020] StarGAN v2

损失函数AdversarialobjectiveStylereconstructionStylediversificationCycleconsistencylossFullobjective训练过程训练鉴别器训练生成器评价指标

hellopipu·2020-06-21 04:44

INSTAGAN论文笔记

主要内容：1.网络结构：生成器网，鉴别器网络结构与cyclegan相似，将多个不同的实例分割标签图一起concat进入网络

liuqiang3·2020-06-21 03:05

利用深度学习来预测股票价格变动

我们将使用生成对抗网络（GAN）与LSTM（一种循环神经网络）作为生成器，使用卷积神经网络CNN作为鉴别器。我们使用LSTM的原因很明显，我们正在

weixin_30445169·2020-06-20 21:59

Hibernate 菜鸟教程 11 继承 Single Table策略

SingleTable策略通过discriminator鉴别器来区分是父类还是子类模型对象父类EmployeepublicclassEmployee{privateLongid;privateStringname

JeGe·2020-03-24 11:28

GAN生成对抗网络从入门到实践——入门级

的概念后,生成对抗网络变成为了学术界的一个火热的研究热点，YannLeCun更是称之为”过去十年间机器学习领域最让人激动的点子”.生成对抗网络包括一个生成器(Generator,简称G)生成数据，一个鉴别器

土豆洋芋山药蛋·2020-02-05 17:42

resultMap

级联相关一对一级联相关一对多级联相关鉴别器

Xr丶_c967·2019-12-12 11:56

论文笔记 |《Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network》

MSE损失倾向于找到多个潜在的高清纹理细节的解的平均值，而GAN方法的鉴别器会引导网络生成一个和真实图像相似的高清解。2MethodHR图像高斯模糊再降采样得到LR方法的最终目的是训练一

温素年·2019-12-12 10:59

图片补全《Globally and locally consistent image completion》

作者通过全卷积网络，可以补全图片中任何形状的缺失，为了保持补全后的图像与原图的一致性，作者使用全局（整张图片）和局部（缺失补全部分）两种鉴别器来训练。

缺省之名·2019-12-07 12:48

开源 | 最牛无监督学习BigBiGAN预训练模型

BigBiGAN模型基于DeepMind最先进的BigGAN模型构建，通过添加编码器和修改鉴别器将其扩展到表示学习。这篇题为《大规模对抗

机器学习算法与Python学习-公众号·2019-10-11 10:00

mybatis ResultHandler vs ResultSetHandler及自定义扩展

ResultSetHandler是mybatis的关键类之一，用于对jdbc返回的ResultSet进行映射处理，其中包括列前缀处理，逻辑分页，鉴别器（Discriminator，基于值实现动态映射列）

zhjh256·2019-09-14 19:00

MyBatis鉴别器discriminator以及collection、association的使用

MyBatis官方文档中的解释(http://www.mybatis.org/mybatis-3/zh/index.html)association–一个复杂类型的关联；许多结果将包装成这种类型嵌套结果映射–关联本身可以是一个resultMap元素，或者从别处引用一个collection–一个复杂类型的集合嵌套结果映射–集合本身可以是一个resultMap元素，或者从别处引用一个discrimin

Neo0ooo·2019-08-14 13:30

CVPR2019|Rob-GAN:结合对抗攻击者的GAN

其共同动机都是通过使鉴别器满足利普希茨（Lipschitz）限制条件（也就是让鉴别器更加鲁棒），从而提高模型的收敛速度

Coding_Ann·2019-08-01 21:21

CVPR2019|Rob-GAN:结合对抗攻击者的GAN

其共同动机都是通过使鉴别器满足利普希茨（Lipschitz）限制条件（也就是让鉴别器更加鲁棒），从而提高模型的收敛速度

Coding_Ann·2019-08-01 21:21

MyBatis从入门到精通(十三)：使用discriminator鉴别器映射

本篇博客主要讲解鉴别器映射discriminator标签的简单用法。

申城异乡人·2019-07-19 11:00

PIX2PIXHD改进

新目标函数以及新颖的多尺度生成器和鉴别器例如样式转移[13]，修复[41]，着色[58]和恢复[14]。但是，大多数这些工作缺少用户调整当前结果或探索输出空间的界面。为了解决这个问题，朱等人。

lzhuai·2019-07-08 16:13

pix2pixHD

在这项工作中，我们生成2048×1024视觉上吸引人的结果，具有新颖的对抗性损失，以及新的多尺度发生器和鉴别器架构。此外，我们将框架扩展到具有两个附加功能的交互式视觉操作。

lzhuai·2019-05-31 19:17

Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks论文笔记

只不过是生成器和鉴别器的架构有点不同而已，网络模型可以说是一毛一样了。。。难道这么相似都可以发论文吗？？？突然对我要发的论文有点信心了，嘿嘿嘿嘿。

Coding_Ann·2019-05-27 12:36

【论文笔记】《Self-Attention Generative Adversarial Networks》

此外，鉴别器还可以检查图像中较远部分的细节特征是否一致。此外，最近的工作表明，生成器影响GAN的表现，我们对G使用频谱归一化。达到了state

puchapu·2019-04-26 19:20

vs2019 利用Pytorch和TensorFlow分别实现DCGAN生成动漫头像

Pytorch三、数据集下载(两种方法)1.通过OpenCV人脸检测器提取动漫人脸2.直接下载人脸数据集头像四、代码示例(有注释)和结果1.TensorFlow2.Pytorch五、两种框架下生成器和鉴别器的写法比较

悲恋花丶无心之人·2019-04-17 16:42

CycleGAN简介及使用

DRACO于·2019-03-20 11:57

有关图像修复的经典论文集合

Globallyandlocallyconsistentimagecompletion（2017）.作者：S.Iizuka,E.Simo-Serra,andH.Ishikawa.主要思想：这篇论文主要是利用GAN的思想，采用两个鉴别器与生成器进行对抗

Coding_Ann·2019-03-05 17:17

GAN最新进展：8大技巧提高稳定性

GAN本质上是由两个神经网络组成的系统——生成器(Generator)和鉴别器(Discriminator)——二者相互竞争。GAN的原理示意图给定一组目标样本，生成器试图生成能够欺骗鉴别器的样本，使

c2a2o2·2019-02-13 11:12

MyBatis学习笔记（6）------鉴别器映射

discriminator标签有时一个单独的数据库查询会返回不同数据类型的结果集，discriminator鉴别器标签就是用来处理这种情况，它类似switch语句。

BZeHong·2019-02-07 22:13

mybatis中的级联关系中的鉴别器（discriminator、case、result）

spring整合mybatis的配置文件applicatonContext.xml：https://blog.csdn.net/IT_CREATE/article/details/85329007mybatis框架之mapper的xml映射配置的编写（insert、delete、update、select标签使用）：https://blog.csdn.net/IT_CREATE/article/d

IT_CREATE·2019-01-20 14:26

MyBatis-结果映射association标签的使用

有参形式构造类对象实例一般用于类对象没有无参构造器的情况一般很少使用id标记主键result标记非主键字段association嵌套一对一的关联映射collection嵌套一对多的关联映射discriminant嵌套鉴别器可选属性说明

肆夜·2019-01-15 23:04

机器学习与深度学习系列连载：第四部分对抗网络GAN (六) 对抗网络（EBGAN，Info GAN，Bi GAN，VAE-GAN， Seq2Seq GAN）

对抗网络GAN家族简介（EBGAN，InfoGAN，BiGAN，VAE-GAN，Seq2SeqGAN）1.Energy-basedGANEBGAN其实就是鉴别器Discriminator，提前用AutoEncoder

人工智能插班生·2018-12-25 09:06

生成对抗网络损失函数的理解

鉴别器目的是尽可能鉴别输入样本来自于真实的还是生成的。大家都知道GAN的优化目标函数如下：但其参数到底是如何优化的呢？

spirits_of_snail·2018-12-12 17:08

StarGAN论文及代码理解

在网络结构设计上，鉴别器不仅仅需要学习鉴别样本是否真实，还需要对真实图片判断来自哪个域。整

pengcw·2018-10-14 09:00

手把手教你在Tensorflow实现BEGAN 达到惊人的人脸图像生成效果

该工作针对GAN面临的一些难题，例如如何衡量收敛，如何控制分布多样性以及如何维持鉴别器和生成器之间的平衡等问题，提出了改善。

CVAIDL·2018-09-21 15:35

GAN 的Mode collapse

解决办法1.鼓励多样化单独考虑独立样本无法产生多样化的结果，因此使用batchesofsamplesbatchesofsamples【1】2.提前估计不是生成器学习欺骗当前的鉴别器，是它学会在有机会响应之后最大限度地欺骗鉴别器

菲露露小仙女·2018-09-06 16:53

Mybatis学习笔记——select相关知识（返回集合类型、自定义映射[联合查询|分步查询|集合属性封装|鉴别器]）

返回List编写接口方法publicListgetEmpsByLastNameLike(StringlastName);编写sql语句getEmpsByLastNameLike(StringlastName);-->select*fromtbl_employeewherelast_namelike#{lastName}注意：虽然是List集合，但是resultType还是要写集合元素的类型，MyB

从程序猿到程序员·2018-08-15 17:01

44-高级路由：BGP MED多出口鉴别器

一、实验拓扑：二、实验要求：1、R2上部署ACL、route-map、setmetric;2、R2在BGP进程下调用route-mapplout;3、验证：R4上关于3.3.3.3的路由是否走R1了？三、命令部署：R2(config)#access-list10permit3.3.3.00.0.0.255R2(config)#route-mapplpermit10R2(config-route-m

第七_感·2018-07-07 14:39

AlignedReID: Surpassing Human-Level Performance in Person Re-Identification论文笔记

发展重识别最开始基于颜色，形状和局部鉴别器识别，深度学习再次兴起后则主要用深度学习实现。有的把人体分块进行局部学习，有的对姿势进行估计（但需要额外的标签和步骤）。

whenIknow·2018-05-07 21:12

Mybatis动态SQL

constructor与discriminator鉴别器通过修改对象属性的方式，可以满足大多数的数据传输对象(DataTransferObject,DTO)以及绝大部分领域模型的要求。

ZeroOne01·2018-04-14 15:02

【Tensorflow tf 掏粪记录】笔记四——tensorflow搭建GAN神经网络

简要介绍GANGAN神经网络主要就是在网络中有一个生成器（Generator)一个鉴别器（Discriminator），

IronMastiff·2018-03-31 16:36

SeqGAN——对抗思想与增强学习的碰撞

简单来说，就是在生成的过程中加入一个可以鉴别真实数据和生成数据的鉴别器，使生成器

Omni-Space·2018-01-16 09:45

GAN生成对抗网络从入门到实践——入门级

的概念后,生成对抗网络变成为了学术界的一个火热的研究热点，YannLeCun更是称之为”过去十年间机器学习领域最让人激动的点子”.生成对抗网络包括一个生成器(Generator,简称G)生成数据，一个鉴别器

土豆洋芋山药蛋·2018-01-12 16:51

[生成对抗网络] 论文研读-SeqGAN: Sequence Generative Adversarial Nets with Policy Gradient

GAN作为生成器已经在图像方面大放异彩，然而在NLP方面的应用还不多，原因一部分在于GAN是为连续空间设计的，而NLP是离散的，因此需要一点小小的trick才可以work，SeqGAN这一篇文章将RL作为鉴别器

LeYOUNGER·2017-12-04 19:53

人脸识别"Disentangled Representation Learning GAN for Pose-Invariant Face Recognition"

有三个特征，1）生成器的编码-解码结构使得DR-GAN学习generative和discriminative的表示，2）通过提供到解码器的姿态编码和鉴别器的姿态估计，学到的特征表示与其他的人脸变形disentangled

cv_family_z·2017-09-06 16:31

手把手教你在Tensorflow实现BEGAN 达到惊人的人脸图像生成效果

该工作针对GAN面临的一些难题，例如如何衡量收敛，如何控制分布多样性以及如何维持鉴别器和生成器之间的平衡等问题，提出了改善。

c2a2o2·2017-07-24 17:41

tensorflow的GAN实现讲解

dcgan_mnist.pydiscriminator,self.D:鉴别器input:28x28x1,depth=1output:10x10x1,depth=64structure:layeroutput_shapeinput

BC_Wang·2017-07-09 14:14

方法鉴别器

研究学习方法半年多，再加上这个人还是有些悟性的，所以能够简单鉴别一个方法是否靠谱。1.最小启动力首先得有一个不是很难的开始。2.i+1其次是不断深入，而非停在原地。i+1同时意味着，需要时间，而非一日之功。3.模板模板也可以理解为组块，就是把散乱的信息组合成整体4.反馈在组块和深入的过程中要不断进行记录反馈或者即时反馈更正错误5.感觉到稍微吃力如果，很容易就解决的话，只能说明没有进步，这个同i+1

脑呆瓜·2017-06-06 10:19

MyBatis之级联小结

在这之前我们知道了MyBatis为我们提供了三种级联：一对一关系（assocation）、一对多关系（collection）、鉴别器（discriminator）。

zsdnr·2017-05-26 11:49

MyBatis级联探讨第三篇——一对一和一对多

除了鉴别器，显然MyBatis还有一对一，一对多的关联。而多对多的关联可以转变为两个一对多的关联，也十分简单，这里我们将讨论它们的使用。

ykzhen2015·2016-04-26 14:00

MyBatis级联探讨第二篇——鉴别器（discriminator）

1、概述：鉴别器在于确定使用那个ResultMap来映射SQL查询语句，在实现中我们往往有一个基类，然后可以派生一些类。

ykzhen2015·2016-04-26 14:00

MyBatis级联探讨第一篇——概念和模型

1、概述关于MyBatis级联有三种：association ：一对一的关联collection ：一对多的关联discriminator：鉴别器，它可以用于鉴别是使用那个resultMapper，或者你暂时不能理解

ykzhen2015·2016-04-26 13:00

码农小汪-Hibernate学习10-hibernate继承映射 @DiscriminatorColumn DiscriminatorType @Inheritance InheritanceType

discriminatorn.辨别者，鉴别器;为了使用鉴别器，我们专门设立了一个列。@DiscriminatorC

u012881904·2016-04-04 22:00

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