1樓:網友
現在的人工作都很忙,空閒時間少,但是又很想看劇,傳統的電視連續劇時間太長,而新興的網路劇不僅有絲絲入扣的劇情,而且每一集時間還很短,適合**,所以網路劇就火起來了。過幾天要上線的網路劇《誰欠誰的幸福》就是這樣的,每一集的篇幅都。
2樓:網友
gan啟發自博弈論中的二人零和博弈,由[goodfellow et al, nips
2014]開創性地提出,包含乙個生成模型(generative model g)和乙個判別模型(discriminative model
d)。生成模型捕捉樣本資料的分佈,判別模型是乙個二分類器,判別輸入是真實資料還是生成的樣本。這個模型的優化過程是乙個「二元極小極大博弈(minimax
two-player game)」問題,訓練時固定一方,更新另乙個模型的引數,交替迭代,使得對方的錯誤最大化,最終,g
能估測出樣本資料的分佈。
gan主要應用於影象領域,如高解像度影象生成,人臉合成等。
3樓:匿名使用者
gan啟發自博弈論中的二人零和博弈,由[goodfellow et al, nips
2014]開創性地提出,包含乙個生成模型(generative model g)和乙個判別模型(discriminative model
d)。生成模型捕捉樣本數迅春據的分佈,判別模型是乙個二分類器,判別輸入是真實資料還是生成的樣本。這個模型的優化過程是乙個「二元極小極大博汪顫弈(minimax
two-player game)」問題,訓練時固定一方,更新另乙個模型的引數,交替迭代,使得對方的錯誤最大化,最終,g
能估測出樣本資料的分佈。
gan主要應用於影象領域,如高解像度影象生成畝陵耐,人臉合成等。
4樓:網友
沒聽說過啊 ,還有你為什麼說他們火啊 ?說說你的理由?你這樣說他們火,別人會誤會的。因為你是做廣告的。 還有關於網路營銷的問題 你可以問我就可以。
5樓:網友
首先深度學習火的不行,gan作為最新的網路模型,又被yann lecun 等人大肆吹捧自然更加火,而且在imagenet大賽上表現優異,在超分重建、製圖等應用上效果又很好,所以很火很自然嘛。我個人覺得二人零和博弈的思想挺有趣。
如何完善生成對抗網路
6樓:漫源源
沒聽說過啊 ,還有你為什麼說他們火啊 ?說說你的理由?你這仔旦樣說他們火,別人會誤會的。因為你是做廣告盯攜的。 還有關於網路營銷的問題 你可以問我就可以。凱戚伏。
如何完善生成對抗網路
7樓:匿名使用者
最開始是設計用於生成連續資料,但是自然語言處理中我們要用來生成離散tokens的序列。因為生成器(generator,簡稱g)需要利用從判別器(discriminator,簡稱d)得到的梯度進行訓練,而g和d都需要完全可微,碰到有離散變數的時候就會有問題,只用bp不能為g提供訓練的梯度。在gan中我們通過對g的引數進行微小的改變,令其生成的資料更加「逼真」。
若生成的資料是基於離散的tokens,d給出的資訊很多時候都沒有意義,因為和影象不同。影象是連續的,微小的改變可以在畫素點上面反應出來,但是你對tokens做微小的改變,在對應的dictionaryspace裡面可能根本就沒有相應的只可以對已經生成的完整序列進行打分,而對一部分生成的序列,如何判斷它現在生成的一部分的質量和之後生成整個序列的質量也是乙個問題。
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