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    基于深度学习的三大生成模型:VAE、GAN、GAN的变种模型

    编者按:本书节选自图书《深度学习轻松学》第十章部分内容,书中以轻松直白的语言,生动详细地介绍了深层模型相关的基础知识,并深入剖析了算法的原理与本质。同时还配有大量案例与源码,帮助读者切实体会深度学习的核心思想和精妙之处。 又双叒叕赠书啦!请关注文末活动。 本章将为读者介绍基于深度学习的生成模型。前面几章主要介绍了机器学习中的判别式模型,这种模型的形式主要是根据原始图像推测图像具备的一些性质,例如根据数字图像推测数字的名称,根据自然场景图像推测物体的边界;而生成模型恰恰相反,通常给出的输入是图像具备的性质,而

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    深度学习的三大生成模型:VAE、GAN、GAN

    导语:本章将为读者介绍基于深度学习的生成模型。前面几章主要介绍了机器学习中的判别式模型,这种模型的形式主要是根据原始图像推测图像具备的一些性质,例如根据数字图像推测数字的名称,根据自然场景图像推测物体的边界;而生成模型恰恰相反,通常给出的输入是图像具备的性质,而输出是性质对应的图像。这种生成模型相当于构建了图像的分布,因此利用这类模型,我们可以完成图像自动生成(采样)、图像信息补全等工作。另外,小编Tom邀请你一起搞事情! 在深度学习之前已经有很多生成模型,但苦于生成模型难以描述难以建模,科研人员遇到了很多

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