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多伦多大学_最近邻算法_神经网络nn算法_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-28 / 浏览次数:1

多伦多大学_最近邻算法_神经网络nn算法_中国AI数据

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例而不是从模型中提取的假样本的概率。 在生成性对抗网络中,最简单的学习方法是将学习描述为一个零和博弈,其中一个函数v( ) (g), (d)确定鉴别器的支付。一般接受-v( ) (g),0(d)作为自身收益。在学习过程中,每个玩家都试图使自己的收益最大化,以便在收敛时 g*=arg最小最大值v(g,d)。(20.80) 钆 v的默认选择是 v((g),(d))=前 Pdataiog d(x)+e x^pmodei iog(i-d(x)) (20.81) 这就使得鉴别器倾向于将样本归类为真或假。同时,生成器试图欺骗分类器相信其样本是真实的。在收敛时,生成器的样本与实际数据不可区分,鉴别器处处输出i2。然后可以丢弃鉴别器。 gans设计的主要动机是,学习过程既不需要近似推理,也不需要近似配分函数梯度。在maxd v(g,d)在0(g)中是凸的情况下(例如直接在概率密度函数空间中进行优化的情况),则过程保证收敛且渐近一致。 不幸的是,当g和d用神经网络表示,且max d v(g,d)不是凸的时,gans中的i学习在实际中可能很困难。goodfellow(2014)将不收敛确定
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