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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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    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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    基于信息理论的机器学习-中科院自动化所胡包钢研究员教程分享03(附pdf下载)

    【导读】专知于11月24日推出胡老师的基于信息理论的机器学习报告系列教程,大家反响热烈,胡老师PPT内容非常翔实精彩,是学习机器学习信息理论不可多得的好教程,今天是胡老师为教程的第三部分(为第四章内容)进行详细地注释说明,请大家查看! ▌概述 ---- 本次tutorial的目的是,1.介绍信息学习理论与模式识别的基本概念与原理;2.揭示最新的理论研究进展;3.从机器学习与人工智能的研究中启发思索。由于时间有限,本次只是大概介绍一下本次tutorial的内容,后续会详细介绍每一部分。 胡老师的报告内容分为三

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    反向传播算法推导-卷积神经网络

    在SIGAI之前的公众号文章“反向传播算法推导-全连接神经网络”中,我们推导了全连接神经网络的反向传播算法。其核心是定义误差项,以及确定误差项的递推公式,再根据误差项得到对权重矩阵、偏置向量的梯度。最后用梯度下降法更新。卷积神经网络由于引入了卷积层和池化层,因此情况有所不同。在今天这篇文章中,我们将详细为大家推导卷积神经网络的反向传播算法。对于卷积层,我们将按两条路线进行推导,分别是标准的卷积运算实现,以及将卷积转化成矩阵乘法的实现。在文章的最后一节,我们将介绍具体的工程实现,即卷积神经网络的卷积层,池化层,激活函数层,损失层怎样完成反向传播功能。

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    自动微分技术

    几乎所有机器学习算法在训练或预测时都归结为求解最优化问题,如果目标函数可导,在问题变为训练函数的驻点。通常情况下无法得到驻点的解析解,因此只能采用数值优化算法,如梯度下降法,牛顿法,拟牛顿法。这些数值优化算法都依赖于函数的一阶导数值或二阶导数值,包括梯度与Hessian矩阵。因此需要解决如何求一个复杂函数的导数问题,本文讲述的自动微分技术是解决此问题的一种通用方法。关于梯度、Hessian矩阵、雅克比矩阵,以及梯度下降法,牛顿法,拟牛顿法,各种反向传播算法的详细讲述可以阅读《机器学习与应用》,清华大学出版社,雷明著一书,或者SIGAI之前的公众号文章。对于这些内容,我们有非常清晰的讲述和推导。

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    领券