一次性ERP实施的利与弊 通常，使系统一次全部投入使用比分阶段实施要冒险。由于ERP软件是为集成企业的多个方面而设计的，因此一切都取决于其他方面。如果一个方面中断，则可能引发连锁反应。...但是，规模较小的企业可能没有足够的支持来优先考虑一次复杂启动所有复杂系统的情况。 此外，考虑一般劳动力。启动ERP和使事情顺利进行时，是否需要暂停日常活动？您的公司可能无法在这样的操作中遇到麻烦。...ERP启动的最佳实践 如果您希望ERP实施顺利进行，无论是分阶段进行还是一次完成，请牢记以下建议。 模拟-在使用新系统之前，与将要参与的主要员工一起创建一个模拟启动。查看交易，工作流程和报告。...您将可以预测潜在的麻烦，并在真正发布之前对其进行分类，从而使员工对即将发生的事情有所了解。简而言之，您将避免许多第一天的不安和烦恼。 支持自己–使您的IT员工和供应商支持团队比以往更紧密。...使用一次性执行的公司数量与选择逐步采用新系统的公司数量相当。实施实际上取决于您的业务规模和类型以及位置和目标等因素。一些公司结合使用一次性部署和分阶段部署，一次实现主要模块，之后又添加不必要的模块。
随着云计算成为企业开展业务的一种基础技术，云安全已变得至关重要。然而，充分了解云安全的最佳策略是一个真正的挑战。 ? 企业需要解决以下问题： •为什么专注于特定于云计算的网络安全是一个错误?...Hallenbec 说，“对于云平台的安全，云计算提供商需要自己负责底层基础设施的安全。这只是一个自动的假设，因为这是他们的管理领域，而用户在云平台负责数据的处理和保护。...它们在一段时间内仍将是混合的，这意味着它们具有一定数量的数据在内部部署数据中心处理，它们在云平台中的数量越来越大，并且数据经常在这些环境之间流动。...这是巨大的机会损失，因为用户没有重新分析正在处理的数据类型，如何保护它们，并可能重新构建它们，以利用云计算提供的功能更好、更有效，更安全地处理它们。...然后，现在人们意识到，不确定这些功能是否存在，或者为什么需要启用它们，所以必须有一种识别它的方法。 现在更多的是，确实需要生产它们并逐步实现这些功能。
编者按：微软研究人员在ICLR 2018发表了一种新的GAN（对抗网络生成）训练方法，boundary-seeking GAN（BGAN），可基于离散值训练GAN，并提高了GAN训练的稳定性。...比如，最初的GAN（由Goodfellow等人在2014年提出），定义的价值函数为： ? 其中，Dφ为一个使用sigmoid激活输出的神经网络，也就是一个二元分类器。...Kullback–Leibler Pearson χ2 平方Hellinger 当然，实际训练GAN时，由于直接计算这些f-散度比较困难，往往采用近似的方法计算。...GAN的缺陷 GAN有两大著名的缺陷：难以处理离散数据，难以训练。 GAN难以处理离散数据 为了基于反向传播和随机梯度下降之类的方法训练网络，GAN要求价值函数在生成网络的参数θ上完全可微。...这使得GAN难以生成离散数据。 假设一下，我们给生成网络加上一个阶跃函数（step function），使其输出离散值。这个阶跃函数的梯度几乎处处为0，这就使GAN无法训练了。 ?
它的最大优点之一是它还可用于创建桌面应用程序。在本文中，我们将深入探讨使用 Python 开发桌面应用程序的最佳实践。 使用 Python 开发桌面应用程序时，第一步是选择合适的框架。...它还拥有庞大的社区和丰富的资源，使其成为更有经验的开发人员的绝佳选择。 PyGTK PyGTK 是一组用于 GTK+ 库的 Python 绑定。...它使开发人员能够创建高度可定制的桌面应用程序，这些应用程序可以根据特定的项目要求进行定制。PyGTK 提供了广泛的功能，包括对事件处理和布局管理的支持。...它基于 wxWidgets 库，这是一个跨平台的 GUI 工具包。wxPython提供了广泛的小部件和灵活的布局系统。它还拥有庞大的社区和丰富的资源，使其成为更有经验的开发人员的绝佳选择。...事件处理 设计用户界面后，下一步是实现应用程序的功能。这包括编写代码来处理事件（如按钮单击）以及执行应用程序需要完成的任务。这可以使用所选框架提供的事件处理机制来完成。
在本文中，我们将讨论在Windows 10计算机上安装Python的最佳方法，包括每种方法的分步指南。...方法 1：使用 Microsoft Store 安装 Python 在Windows 10计算机上安装Python的第一种方法是通过Microsoft Store。...方法 2：使用 Python 网站安装 Python 在Windows 10计算机上安装Python的另一种方法是使用Python网站。...方法3：使用Anaconda发行版安装Python Anaconda是用于科学计算和数据科学的Python和R发行版。...每种方法都有自己的优缺点，最适合您的方法将取决于您的特定需求和偏好。 按照本文中概述的步骤，您可以轻松有效地在 Windows 10 计算机上安装 Python。
---- 新智元报道 编辑：卫民 【新智元导读】你想象中的「怪兽」是什么样的？长着老虎的身体、恐龙的脑袋？还是有着猫的爪子、鹰的翅膀？...研究团队使用了一种称为 条件 GAN 的变体，其中生成器接受一个单独的输入来指导图像生成过程。有趣的是，这个方法严格偏离了其他GAN的工作，后者通常专注于照片写实。...感知损失+Fine-Tuning，让怪物更「怪」 GAN 具有许多可以调整的超参数，导致输出图像的质量不同。...此信息不仅用于训练模型的新版本，而且能在模型生成成千上万的生物图像之后，从每种生物类别（例如瞪羚，山猫，大猩猩等）中选择最佳的图像。...使用不同的感知损失重量生成的恐龙-蝙蝠嵌合体 这是由GAN训练产生的一些生物，它们具有不同的感知损失权重，展示了模型可以处理的一小部分输出和姿势。
4、关于 GAN 训练的全局融合有哪些值得探讨？ 5、应该如何评估 GAN 及何时使用？ 6、GAN 训练如何按批量大小进行扩展？ 7、GAN 与对抗性样本之间是什么关系？...其他更复杂的处理方法也有，但就目前所知，它们都没有产生可以与基于可能性的语言模型相竞争（在混乱度方面）的结果。 （2）结构化数据：其他非欧几里德结构化数据怎么处理（如图表）？...对于如何处理结构化数据或非连续数据上还不能给出确定想法。考虑中的一种方法可能是让发生器和鉴别器都成为经过强化学习训练的媒介。使用这种方法可能需要大规模的计算资源。...理论上，最佳传输 GAN 具有比普通 GAN 更好的收敛特性，但需要大批量，它们试图匹配批量样本和训练数据，因此，似乎有希望扩展到大批量。 最后，异步 SGD 可以成为使用新硬件的一个好选择。...7、GAN 与对抗性样本之间是什么关系？ 众所周知，图像分类器受到对抗性样本的影响：人类不易察觉的扰动会导致分类器在添加到图像时给出错误的输出。
使用这种迭代训练方法，我们最终得到一个真正擅长生成类似于目标样本的生成器。 GAN有大量的应用程序，因为它们可以模拟几乎任何类型的数据分布。...顶部的图像表示没有模式崩溃的GAN的输出。底部的图像表示模式崩溃的GAN的输出。 鉴别器最终发现这种模式的样本是假的。结果，生成器只是锁定到另一种模式。...这种方法被纳入PacGAN，论文中报告了模式崩溃已适当减少。 6.堆叠GAN 单个GAN可能不够强大，无法有效地处理任务。我们可以使用连续放置的多个GAN，其中每个GAN解决问题的更简单部分。...图像C表示输出曲线的实际外观。图像A代表JS分歧的最佳解决方案。 作者还提到鉴别器输出在达到最佳状态时应会聚到0.5。然而，传统的GAN训练算法迫使鉴别器为任何图像输出“真实”（即1）。...这在某种程度上阻止了鉴别器达到其最佳值。该方法也解决了这个问题，并且具有非常显著的结果，如下所示。 ? 5000次迭代后输出标准GAN（左）和Relativistic GAN（右）。
常见的划分方法 留出法 直接将数据集D划分为两个互斥的的集合，其中一个集合作为训练集S，另一个作为测试集T，即D=S∪T, S ∩ T = 空集。在S上训练出模型后，用T来评估其误差。...但实际是有方法可循的，而不是说纯碰运气。本文我将从“训练/测试集分布不一致问题”的发生原因讲起，然后罗列判断该问题的方法和可能的解决手段。...，CMIP模拟数据是通过系列气象模型仿真模拟得到的，即有偏方法，但选手都会选择将模拟数据加入训练，因为训练集真实数据太少了，可模拟数据的加入也无可避免的引入了样本选择偏差。...构建分类器(例如LGB, XGB等)去训练混合后的数据集(可采用交叉验证的方式)，拟合目标标签‘Is_Test’。 输出交叉验证中最优的AUC分数。...伪标签最常见的方法是： 使用有标注的训练集训练模型M; 然后用模型M预测未标注的测试集; 选取测试集中预测置信度高的样本加入训练集中; 使用标注样本和高置信度的预测样本训练模型M'; 预测测试集，输出预测结果
D(x)然后使用Sigmoid函数解决二元分类问题，并输出0到1的值。...注意：这种训练GAN的方法源自于博弈论中的Minimax Game。...如果看起来合适就停止训练，否则回到第3步。这是一个手动任务，手动评估数据是检查其假冒程度的最佳方式。当这个步骤结束时，就可以评估GAN是否表现良好。 喘口气，看一下这项技术有什么样的含义。...这意味着你的GAN是无用的。 浏览GAN的稳定性的另一种方法是将其看做一个整体收敛的问题。生成器和鉴别器都是相互竞争的，力求领先对方一步。此外，他们依赖彼此进行有效的培训。...大量的研究正被用来处理这些问题。很多比过去拥有更好结果的新模型被提出，比如DCGAN, WassersteinGan。 实现一个简单的GAN 让我们实现一个简化的GAN来加强理论。
Josh 通过实践，发现： 你想学什么技能，只要你有规划，用心思的投入20小时左右去学，你会被自己的表现震惊的。...“快速学习的四个步骤” 1 Deconstruct the skill（拆析你想要学习的技能） 这其中你需要先明确两件事： Ａ．想明白你真的想学的是什么？...Ｂ．很多我们想学的技能，其实是很多零散部分的集合。每一个部分都有自己的要求。如果你能想明白这些零散部分，哪些能帮助你达到目标，你就可以先学习这部分。...如果你能先学会这些最重要的东西，你就能在最短的时间提升自己的表现。...3 Remove practice barriers（排除干扰） 简单的说就是排除一切干扰：电脑电视游戏小说等等等等。在这里推荐一个不错的工作方法：番茄工作法，也可以很简单地理解为25分钟工作法。
相比于扩散模型，GAN 通过单个前向传递生成图像，因此本质上是更高效的，但由于训练过程的不稳定性，扩展 GAN 需要仔细调整网络架构和训练因素。...但作为一种高效的生成方法，许多研究者并没有完全放弃 GAN 方法。...是什么阻止了 GAN 的进一步扩展，我们能否克服这些障碍？...、曾获 2018 年 ACM SIGGRAPH 最佳博士论文奖的朱俊彦是这篇 CVPR 论文的第二作者。...该研究还重新引入了多尺度训练，并提出一种新方案来改进图像 - 文本对齐和生成输出的低频细节。
GAN已经在图像处理领域的不同机器学习任务中表现出了突出的性能，如图像到图像的转换、图像分割和图像重建等。...在这项工作中，作者提出了一种基于GAN的数据增强新方法FFPred-GAN，该方法成功地利用GAN来处理基于蛋白质序列的数据分布，从而解决了蛋白质功能预测问题。该方法的新颖之处主要体现在三点上：1....FFPred-GAN还显示出良好的计算时间效率，这在处理当前数据库中的大量序列数据时非常有价值。 2 模型 ? FFPred-GAN框架由三个部分组成，以生成高质量的合成训练蛋白质特征样本。...WGAN-GP的生成器用于在FFPred-GAN的不同训练阶段输出合成的训练蛋白特征样本。...最后，FFPred-GAN使用分类器两样本测试（CTST）选择最佳的合成训练蛋白特征样本，用于增强原始训练样本。在下游机器学习分类器训练阶段，预期最佳合成样本可得出更好的分类器，从而提高预测精度。
神经架构搜索（NAS）已经在图像分类和分割任务中显示出一定的成功。而作为利用神经架构搜索生成生成对抗网络（GAN）的方法，AutoGAN 相比于现有的 SOTA GAN 模型具有很大的优势。...本文首先介绍了 GAN 的工作原理以及目前的手工设计方法，然后展示了 AutoGAN 如何利用神经架构搜索来自动寻找最佳的 GAN 架构。...GAN 工作原理 生成对抗网络（GAN）属于「生成」模型范畴。这意味着它们能够生成全新的「有效」数据。我们所说的有效数据是指，网络的输出应该是我们期望得到的数据。...下图显示了 GAN 生成的一组图像的示例。它们看起来非常逼真！如果不告诉我们这是计算机生成的，则很可能信以为真！ ? ProGAN 的输出示例。...注意，生成器只是一个输出图像的 CNN，而判别器只是一个输出类概率的 CNN 分类网络，非常简单。由于这种简单性，大多数 GAN 架构实际上只是其他 SOTA 深度网络的副本。
AI 科技评论按：在图像处理中，生成对抗网络（GAN）的应用非常广泛。本文想给大家推荐一个使用基于 GAN 的渐进式训练方法 PI-REC，能从超稀疏二值边缘以及色块中还原重建真实图像的项目。...该项目可以帮你快速将手绘草稿转为成品图，随便画几笔就能转成完整画像，简直堪称手残党的福音！ 下面是用该项目的方法重建真实图像的例子： ? ? ? ?...项目对应的论文地址为：http://t.cn/EJYO93N 本项目是关于图像重建，图像翻译，条件图像生成，AI 自动绘画的前沿交叉领域，而非简单的以图搜图。...重心在超稀疏信息输入的还原重建上，并非自动绘画。 本项目包含了测试代码以及交互式绘画工具。当然，这个项目还不能达到辅助专业人士绘图的程度。工具的操作示例如下图： ? ?...PI-REC 的模型体系结构如下图所示： ?
然而，训练高质量生成模型需要高性能的计算平台，这使得大多数用户都无法完成这种训练。此外，训练高质量的模型还需要收集大规模数据以及复杂的预处理过程。...在这项工作中，朱俊彦等来自 CMU 和 MIT 的研究者提出 GAN Sketching，该方法通过一个或多个草图重写 GAN，让新手用户更容易地训练 GAN。...具体地，该方法还能通过用户草图改变原始 GAN 模型的权重，并且通过跨域（cross-domain ）对抗损失鼓励模型输出来匹配用户草图。...他们将 G(z; θ)作为一个从低维代码 z 中生成图像 x 的预训练 GAN，并希望创建一个新的 GAN 模型 G(z; θ´)，它的输出图像呈现与 X 相同的数据分布，同时输出图像的草图也与 Y 的数据分布相似...更少的草图样本：该研究还测试了 GAN Sketching 方法是否能够处理较少数量的草图。每项任务只使用 1 或 5 个草图训练模型，这些草图选自前 30 个草图。结果如下表 1 所示。
我们尚不清楚这是防御的最佳方式，目前还没有一种防御对抗样本和业内最强攻击方式的对抗性评测。 Foivos Diakogiannis：GAN 和强化学习（RL）是否有什么相似之处？...Kushajveer Singh：最近你在 Twitter 中提到了你心中的 10 篇最佳 GAN 论文，你能写一篇文章列举对于初学者和专业人数来说重要的论文和其他资源吗？...Rafa Ronaldo：定量评估 GAN 的方法是什么？ Ian Goodfellow：它取决于你希望拿 GAN 来做什么。...一个主要的挑战即文本是由离散的字符、标记或单词组成的，但是 GAN 需要通过生成器的输出计算梯度，因此它只能用于连续型的输出。...对于特征提取，一种方法是使用判别器隐藏层的特征，另一种方法就如同自编码器一样单独学习一个独立的编码器，以下是一些关于 GAN 编码器的论文： 对抗性学习推断：https://arxiv.org/abs/
▌摘要 生成性对抗网络(GAN) 是能够在给定的训练样本空间内生成新的样本输出的一种机器学习方法。视频游戏中的程序内容生成(PCG) 可以从这种模型中受益，特别是对于那些预先存有语料信息的游戏。...图1 GAN 训练流程及隐向量进化概述。我们的方法可以分为两个截然的阶段。在第一阶段中，GAN 以无监督学习的方式进行训练并生成马里奥游戏水平。...模型中生成器(用绿色表示) 输入的是高斯噪声向量(用红色表示)，并以相同表征水平输出。而判别器用于区分现有级别和生成级别之间的差异性。我们使用对抗性学习的原则来训练生成器和判别器。 图2 训练水平。...将来，这种方法可以用来创建一个实时的水平，以适应玩家的特殊技能(动态难度适应)。 基于代理测试(agent-based testing) 图6显示了自适应函数F1 和F2 的一些最佳和最差结果。...我们的方法不仅能够优化不同分布水平，并将tile 类型结合起来，还可以使用基于代理的评估函数来优化游戏级别。虽然我们的GAN 模型通常能够捕捉到高水平的训练结构，但有时也会产生破碎的结构。
不同于 CNN 中的局部连接性，ViT 依赖于在全局背景中考虑的表征，其中每个 patch 都必须与同一图像的所有 patch 都关联处理。...其中的难点在于，GAN 的训练过程在与 ViT 耦合之后会变得非常不稳定，并且对抗训练常常会在判别器训练的后期受到高方差梯度（或尖峰梯度）的阻碍。...此外，梯度惩罚、谱归一化等传统的正则化方法虽然能有效地用于基于 CNN 的 GAN 模型（如图 4），但这些正则化方法却无法解决上述不稳定问题。...使用了适当的正则化方法后，基于 CNN 的 GAN 训练不稳定的情况并不常见，因此对基于 ViT 的 GAN 而言，这是一个独有的挑战。...图 2(c) 展示了这种 ViTGAN 生成器，其包含两大组件：Transformer 模块和输出映射层。 为了促进训练过程，研究者为新提出的生成器做出了两项改进： 自调制型层范数（SLN）。
不同于 CNN 中的局部连接性，ViT 依赖于在全局背景中考虑的表征，其中每个 patch 都必须与同一图像的所有 patch 都关联处理。...此外，梯度惩罚、谱归一化等传统的正则化方法虽然能有效地用于基于 CNN 的 GAN 模型（如图 4），但这些正则化方法却无法解决上述不稳定问题。...使用了适当的正则化方法后，基于 CNN 的 GAN 训练不稳定的情况并不常见，因此对基于 ViT 的 GAN 而言，这是一个独有的挑战。...图 2(c) 展示了这种 ViTGAN 生成器，其包含两大组件：Transformer 模块和输出映射层。 为了促进训练过程，研究者为新提出的生成器做出了两项改进： 自调制型层范数（SLN）。...表 3a 中分别比较了图 2(B) 所示的生成器架构。此外，BigGAN 和 StyleGAN2 作为基于 CNN 的 GAN 的最佳模型也被纳入了比较。 图 3：定性比较。
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