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如何将深度学习研究论文实现为代码的几个要点

导读 如果深度学习是一种超能力,那么将理论从论文转化为可用的代码就是一种超超能力。 为什么要去复现机器学习研究论文?...在完成第一关之后,你将处于一种对论文试图证明或改进的地方有一个高层次的理解的状态。...你应该发展自己的阅读和实现论文的方法,这只有通过开始才有可能,所以上面的步骤将帮助你开始。...) D(x) →将真实图像送到判别器中(输出是0或1) D(G(z)) →将假数据送到生成器中,将生成器输出的图像送到判别器中得到预测(输出是0或1) 如果你想用论文中的损失函数,让我来解释一下: 本文认为...注意: 你可以在方程上加上一个负号,然后将损失函数转化为判别器的最小化问题这比最大化更容易。

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