在GANs中，两个网络的目标和角色是不同的，一个生成以假乱真的样本，一个分辨样本的真伪。 ?...除此之外，我们还要交替地更新鉴别网络和生成网络（更新一个时，保持另一个参数不变）。使用GANs来解决一个特定的问题时，大致的步骤如下： 决定GANs的结构：G的结构如何？D的结构如何？...训练：交替更新D和G（更新一个时，固定另一个的参数）。...将G和D的网络构造得更为复杂（使用带步幅得卷积和adam优化器而不是用随机梯度下降……）我们可以得到这样的效果： ? 图5引自Alec Radford等人，卧室的图片 5....那么，当G适应了D的这种行为，它会开始只生成数字8……我们会发现，G只生成一个真实数据的子集，而当D将这个子集全部否定的时候，G又会去生成另外一个子集。它们一直在摇摆。
假如你有两张机器学习模型生成的图片，我们如何决定哪一个更好，好多少呢？ 在以前的方法中，这个问题最常见的解决方案是计算输出图像和训练集中最邻近图像的距离，其中使用一些预定义的距离度量标准来计算距离。...当模型生成一个译文，我们把译文与提供的目标句子比较，然后根据它距离哪个目标句子最近，分配一个相应的分数（特别是，我们是用BLEU分数，它是根据两个句子之间有多少个n-grams匹配的距离度量标准）。...象棋或者围棋这些游戏的对抗双方总是对称的（尽管并非总是如此），但对于GAN的设置，两个网络的目标和角色是不相同的。一个网络产生假的样本，而另一个网络区分真的和假的样本。 ?...另外，如果判别网络（D）能很好地工作，那么在从训练数据中选择样本的情况下，会通过第一项（因为D(x)很大）增大目标函数，也会通过第二项减小它（因为D(x)很小）。...基本上，生成器G仅生成与训练数据集的一个小的子集相似的图像，而一旦识别器D开始把这个小的子集与其余的区分开，生成器G又转换到另外的子集，它们将一直简单的来回震荡。
目前为止都没什么问题！ 发送通知 有一天，我们的员工来找我们提出了一个想法。他们说，如果系统能够通知用户，告诉他们款项已经到账就太好了。我们认为这是个好主意！...这份文档给出了很好的解释。 以这种方式使用信号的好处是，底层付款模块可以与依赖它的应用通信，而不会形成对应用的依赖。这种模式消除了循环依赖，并让底层模块保持独立和解耦。...批量处理 这种设计效果很好，每次付款到账时用户都很高兴。 又有一天，工作人员带着另一个想法回来了。他们说工作量越来越多，所以他们现在想要自动化和简化其中一些任务。...触发一个异步任务而不是发送信号 这会遇到与信号相同的问题。批量流程失败时任务已被触发，消息将被发送出去。...如果你已经有了一个，那么问题可能不大，但如果你没有，那么设置和操作这么个工具可能会是很繁琐的工作。 事务队列 如果你决定在数据库中实现一个队列，你可能离正确的解决方案又近了一步。
另一个问题是深度学习的模型（比如卷积神经网络）有时候并不能很好地学到训练数据中的一些特征。深度对抗学习（deep adversarial learning）就是为了解决上述问题而被提出的一种方法。...如果这个鉴别器的水平很高，而它无法分清它们之间的区别，那么就说明我们需要的模型具有很好的表达或者预测能力。 非监督学习是通往真正人工智能的方向，本文回顾了从传统机器学习，到wGAN的逻辑发展过程。...本文让读者对wGAN的历史发展有个清晰的认识，并提供了wGAN的代码实现，是一篇很好的学习wGAN的入门材料。 对抗学习是深度学习中最火的一个领域。...梯度惩罚只要简单的加到总损失函数中的Wasserstein距离就可以了。 历史上第一次，终于可以训练GAN而几乎不用超参数调优了。其中包括了101层的残差网络和基于离散数据的语言模型。...如果想对这个理论有深入理解，我建议读一下下面两个文章： Wasserstein GAN Wasserstein GANs的改进的训练方法 随着新的目标函数的引入，我看待GANs的方式也发生了变化： 传统的
另一个问题是深度学习的模型（比如卷积神经网络）有时候并不能很好地学到训练数据中的一些特征。深度对抗学习（deep adversarial learning）就是为了解决上述问题而被提出的一种方法。...如果这个鉴别器的水平很高，而它无法分清它们之间的区别，那么就说明我们需要的模型具有很好的表达或者预测能力。...本文回顾了从传统机器学习，到wGAN的逻辑发展过程，让读者对历史发展有个清晰的认识，并提供了wGAN的代码实现，是一篇很好的学习wGAN的入门材料。...梯度惩罚只要简单的加到总损失函数中的Wasserstein距离就可以了。 历史上第一次，终于可以训练GAN而几乎不用超参数调优了。其中包括了101层的残差网络和基于离散数据的语言模型。...如果想对这个理论有深入理解，我建议读一下下面两个文章： Wasserstein GAN Wasserstein GANs的改进的训练方法 随着新的目标函数的引入，我看待GANs的方式也发生了变化： 传统的
每个审稿人都应该想好自己的目标，并且了解一些其它审稿人可能会抱有的目标。我参与论文评审一般有两个目标： 1.确保论文的质量足够高； 2.减少我自己作为审稿人的工作量。...基于我的这两个目标，我希望评审的论文多数时候都是可能需要拒掉的，但其它的审稿人不一定能看出来其中的原因。有一些非常忙的审稿人甚至会要求只看那些明显质量很糟糕的论文，就是为了尽量减轻自己的工作量。...如果我做区域主席的话，基本可以肯定我会给每篇论文分一个在那个课题上称得上绝对专家的审稿人，有必要的时候我甚至会邀请新的审稿人加入。比如我就经常从安全社区邀请审稿人来看机器学习安全性的论文。...如何评审对 GANs 做出通用改进的论文 对于 GANs 工作原理的理论和实证研究论文都已经有很多，关于如何把 GANs 用在一些有意思的或者奇怪的新任务的论文也有很多（比如第一篇用 GANs 做无监督翻译的...也有很多论文把 GANs 作为一个大系统当中的一部分，比如用 GANs 做半监督学习、差分隐私、数据增强等等。这些也不是我想谈的——这都需要在那个所在的大系统的应用领域中进行评价。
但是，到目前为止，还没有一个很好的办法处理照相时眨眼的问题：当拍照的那一瞬间眼睛正好闭上了，那么……就只能重新拍一张。...Networks”中描述了这项工作。...DNN只会插入一双与训练集中相似的脸相对应的眼睛。这时候，如果一个人有一些明显的特征，比如眼睛的形状比较特别，就不会在生成的部分中得到体现。.../重构损失，计算生成器参数的梯度; 用补全图像、另一个ground truth图像和参考图像或感知代码，计算鉴别器参数的梯度; 通过生成器反向传播鉴别器的误差。...在某些情况下，ExGANs仍然会失败，比如当一个人的眼睛被一缕头发遮住了一部分，或者有时不能正确地着色，就会产生一些奇怪的人工痕迹。但这些都是可以解决的问题。
在过去的研究中，出现了而很多的方式，但这些方式和方法并不是很成功，所以本文将这个领域的研究扩展到GANs。看看GANs这个领域是否能够进行预测。...但是夏普比率有几个弱点，包括投资回报是正态分布的假设，这里就不进行详细解释了。...我们希望鉴别器能够很好地完成它的工作但又不能太好，因为如果太好生成器无论学习什么都不能欺骗它，为了实现这一点，我们必须设计一个具有良好架构的健壮网络。...这两个结合试图解决较以前模型的弱点。 Wasserstein距离（Earth Mover的距离）是给定度量空间上两个概率分布之间的距离度量，它可以看作是将一个分布转换为另一个分布所需的最低工作。...在对通常使用回归或lstm的其他类似工作的综述中，有几篇论文将COVID期作为数据中的异常因为这是史无前例的，并且使用了一个简单解决方案，即排除认为只是在掩盖问题的异常周期。
而实现的方法，是让两个网络相互竞争，‘玩一个游戏’。...另一个叫做判别器网络（Discriminator Network），它可以同时观察真实和假造的数据，判断这个数据到底是不是真的。” 对不熟悉 GANs 的读者，这番解释或许有些晦涩。...因此，雷锋网特地找来 AI 博主 Adit Deshpande 的解释，更加清楚直白： “GANs 的基本原理是它有两个模型：一个生成器，一个判别器。...在较高层面上，对抗损失使图像看起来更自然；内容损失则保证重建图像与低分辨率原始图像有相似的特点。其中，对抗损失和传统的 GANs 应用类似，创新的是内容损失。...而此前使用 CNN 训练 GANs 的尝试大多以失败告终。当研究人员修改架构创造出 DCGAN，他们能够看到神经网络在每一层级学习到的过滤器 。
为了解决GANs 的量化标准以及对其失败模式分析等问题，许多研究者提出了一系列损失函数、正则化方法、归一化及不同的网络结构来解决GANs 模型的量化标准问题并试图从其失败模式中找到有效的解决方案。...GANs 模型可以看作是一种二人的博弈游戏，其中一个玩家（生成器）学习简单的输入分布（通常是标准的多变量高斯分布或均匀分布）并将其变换生成图像空间上的分布，而另一个玩家（判别器）尝试将真实分布和生成分布区分开来...对此，众多研究者提出一系列的损失函数、正则化方法、归一化及不同的模型结构。其中一些方法是从理论导的角度推导，而还有些是基于实践应用的考虑。...结论 在这项工作中，我们分析总结了 GANs 当前的研究现状，包括损失函数，正则化和归一化方法，以及神经网络结构等问题，并采用三个数据集、在不同的评估标准下分别进行实验分析了各种因素组合的影响。...我们希望这项研究工作、开源项目及预训练模型能够为未来 GANs 的研究奠定一个基线。
GANs 的现状 自生成对抗性网络提出以来，研究人员对其稳定性问题进行了大量的研究。目前已有大量的文献提出了稳定收敛的方法，除此之外，还有大量的冗长而复杂的数学证明。...我立即得出结论，有一个网络没有足够的“容量”(或参数数量)来匹配另一个网络:所以我立马改变了生成器的架构，在卷积层上添加了更多的滤波器，但令我惊讶的是，什么改变都没有。...早停法(Early Stopping) 在GANs训练时，您可能会遇到的另一个常见的错误是，当您看到生成器或鉴别器损失突然增加或减少时，立即停止训练。...其中一种提高判别器训练复杂度的方法是在真实数据和合成数据(例如由生成器生成的图像)中添加噪声;在数学领域中，这应该是有效的，因为它有助于为两个相互竞争的网络的数据分布提供一定的稳定性。...这个解决方案阻止判别器对其分类标签过于确信，或者换句话说，不依赖非常有限的一组特征来判断图像是真还是假。我完全赞同这个小技巧，因为它在实践中表现得非常好，并且只需要更改代码中的一两个字符。
文字选择的过程中，标题使用的字体（英: display typefaces），选择有特点的字体还是中规中矩（英: Neutral）的字体，是非常重要的工作。...另一个案例，字体的种类，在设计的整体中担任很大的作用。下面这个案例，因为想表现出1950年代的复古感觉，字体采用了那个年代常用的广告或标识常用的字体。 ?...在那个时候，我们可以选择一部分文字使用衬线体（英: Serif），而另一部分文字我们可以是用非衬线体（英: Sans Serif）。...5要有对比意识 另一个使用衬线体和非衬线体组合在一起的理由是，具有对比性。这种对比有很多关联性包含在里面，我们需要仔细考虑这之中的字体的层次感，相互之间的互补性等等。...或者你有与规则不同的见解，但自己的字体组合感觉又不是很好，想想究竟是哪里错了，从失败中获得经验是非常有必要的。这次介绍的只是一些排版的基础，也希望你们能有更好的作品设计出来。一起来感受设计的乐趣吧~
你把这些打了分数的论文交给大学的数据录入人员，并告诉他创建一个包含所有学生成绩的电子表格。但这个人却只存储了成绩，而没有包含对应的学生。...其中有一个平滑的曲线，但你注意到有一个异常情况了吗？在某个特定的分数范围内，数据的频率异常低。所以，最准确的猜测就是丢失值了，从而导致在分布中出现了凹陷。...有一半的值在中心的左边，另一半在右边。 正态分布与二项分布有着很大的不同。然而，如果试验次数接近于无穷大，则它们的形状会变得十分相似。 遵循正态分布的随机变量X的值由下式给出： ?...标准正态分布定义为平均值等于0，标准偏差等于1的分布： ? ? 泊松分布 假设你在一个呼叫中心工作，一天里你大概会接到多少个电话？它可以是任何一个数字。...不同呼叫之间的时间间隔是多少呢？在这里，指数分布模拟了呼叫之间的时间间隔。 其他类似的例子有： 1. 地铁到达时间间隔 2. 到达加油站的时间 3. 空调的寿命 指数分布广泛用于生存分析。
WassGAN有和图像质量关联的损失函数并且能够收敛。同时他更加稳定而不依赖GAN的结构。比如，就算你去掉批标准化或者使用怪异的结构，它仍能很好的工作。...理念：让BEGAN区别于其他GANs的原因有两个，一是它们使用了一个自动编码器作为均衡判别器（这一点和EBGANs类似），二是为了适用于这个情境的一个特别的损失函数。这种选择背后的理由是什么呢？...可以说，这个重建损失不过是为了计算最终损失的其中一个步骤。而最终损失的计算这是通过衡量基于真实数据的重建损失和基于生成数据的重建损失之间的Wasserstein距离（是的，现在它无处不在）。...生成器专注于生成那些能够让判别器良好重建的图像 而判别器则致力于尽可能良好地重建真实图像，同时重建那些误差最大化的生成图像。 差异因数：另一个有趣的成分是所谓的差异因数。...这种从一个领域到另一领域的变换与另一热门概念“神经风格转换”是有区别的。后者结合了一副图像的“内容”与另一图像的“样式”。循环GANs则是在一个领域转换至另一领域的过程中学习总结非常高层次的特征。
但这个人却只存储了成绩，而没有包含对应的学生。 他又犯了另一个错误，在匆忙中跳过了几项，但我们却不知道丢了谁的成绩。我们来看看如何来解决这个问题吧。...上面展示的图形称为数据的频率分布。其中有一个平滑的曲线，但你注意到有一个异常情况了吗?在某个特定的分数范围内，数据的频率异常低。所以，最准确的猜测就是丢失值了，从而导致在分布中出现了凹陷。...有一半的值在中心的左边，另一半在右边。 正态分布与二项分布有着很大的不同。然而，如果试验次数接近于无穷大，则它们的形状会变得十分相似。...书中每一页打印错误的数量。 泊松分布适用于在随机时间和空间上发生事件的情况，其中，我们只关注事件发生的次数。 当以下假设有效时，则称为泊松分布： 任何一个成功的事件都不应该影响另一个成功的事件。...在这里，指数分布模拟了呼叫之间的时间间隔。 其他类似的例子有： 地铁到达时间间隔 到达加油站的时间 空调的寿命 指数分布广泛用于生存分析。
举个对抗式训练的例子，当你试图通过模仿别人完成某项工作时，如果专家都无法分辨这项工作是你完成的还是你的模仿对象完成的，说明你已经完全掌握了该工作的所需的技巧。...Eve则扮演对抗方，即可以拿到编码的信息，但没有密钥。Eve训练网络来分辨信息中的噪音和有价值的部分，然而对抗方失败了，无法将上述两个部分区分开来。...可以想象RL能在谷歌数据中心这一环境中，算得到一个最优结果，因为奖励函数（在防止温度高于限定值的条件下尽可能省钱）可以很好地定义。...当学习编程或攀岩时，如果你一直接收某个专家的“beta（反馈建议）”，则可以进步得更快。在你获得足够的经验能够自我反馈批评之前，有一个外部的批评家来纠正你每一小步的错误可以更容易训练你大脑的生成网络。...我的同事最近理清了关于GANs的思路，其中包括对GANs的收敛性和可推广性的悲观态度。
这不是一个互联网团队该有的现象，如果永远本着自己只是一个打工的心态做事情，是永远成长不了的，你得去接触那些比你优秀的人，学习他们是怎么思考问题的，怎么处理问题的。...，它解决了什么问题，我们还能再做些什么？...很遗憾的是，产品最终没有成熟落地，没有持续迭代优化，最终也就不了了之。在互联网行业当中，项目失败是很正常的事情，但我们做每一件事情都应该有它的价值，即使是失败了，但也应该从中吸取到不一样的东西。...了解笔者的同学应该知道笔者现在Bugly做SDK开发，跟以往不同的是，我面对的不再是普通用户，而是开发者，每天都要解答一些开发者关于我们SDK的各种问题，有接入的问题，有SDK的问题，还有一些不知道是什么问题的问题...作为一个开发者，学会提问是很重要的，大家都有做小白的经历，刚开始很多不懂没关系，但你得先学会思考问题，如果你遇到问题就想着依赖别人能够提供帮助的话，那你就无法形成自己的思维方式，以后工作中遇到的问题也无法很好的去解决
这意味着，当你有了“如何使用深度学习”的初步想法，实施这一计划绝非易事，通常都伴随着标准的“开发”工作： 让你跟随下文提到的链接教程学习，修改模型以实现具体目的，或为特定的数据服务、阅读StackOverflow...深度学习架构 GANs是一个惊喜而重要的成果——Yann LeCun。 全世界领先的AI研究者之一，说过“在我看来，GANs是过去十年机器学习领域最有趣的想法。”...另一个鉴别真实和伪造图像的网络是卷积网络，就像用于图像分类的卷积网络一样，被称为“鉴别器”。...-54deab2fce39） GANs的两个神经网络都是卷积神经网络，因此这两个神经网络都特别擅长图像特征提取。...-54deab2fce39） 代码：这个GitHub repo是一个用TensorFlow训练GANs的好教程，还包含一些由GANs生成的惊人图像，比如上面的那个。
在不到一个月的时间里，我连续参加了 ICLR 2018 和 ICLRA 2018 两个会议。前者是一个深度学习会议，后者是一个机器人技术会议。两者之间有不少区别，我觉得做个对比会很有意思。...对 GAN 的一种理解是，你在学习一个生成器，但它使用的是一个学习到的隐式损失函数，而不是由人类定义一个。...老实说，看到其中几乎没有什么论文在用纯粹的无模型强化学习，我感觉到有那么一点好笑。ICRA 有一个特点是，如果你的算法是在真实世界的机器人上运行的，那么这篇论文被会议接受的可能性就会高很多很多。...我觉得这也是因为要使用真实的硬件带来的另一个结果。如果你的模型要实时运行，那你就不能忽略了推理时间有多长；如果你从真实的机器人上采集数据，那你就不能忽略了数据效率。...我自己对人机交互没什么了解，所以我就不作评论了） 从会议组织的角度讲的话，我觉得 ICRA 真的办得很好。
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