mycat入门介绍-51CTO学堂-生成对抗网络算法

mycat入门介绍

8380未经授权,禁止转载
集群Mycat负载Keepalived深度学习无监督学习生成对抗网络(gan)神经网络概率分布纳什均衡wasserstein距离高斯混合模型优化器自动求导
本节课继续探索深度学习领域的热点话题,特别聚焔生成对抗网络(GAN)。首先审视了无监督学习的核心任务:概率分布的学习,并讨论了初学者常见的误区。进而解构生成对抗网络的基本原理,揭示生成器与判别器之间通过持续博弈达到纳什均衡的过程。特别强调Wasserstein GAN(WGAN)的提出及其如何解决GAN训练过程中的不稳定问题。实战部分包含构建GAN网络结构,并使用统计学中的高斯混合模型作为数据源进行训练,旨在学习其概率分布,并在二维空间进行可视化。课程以案例引导编程实践,涉及network structures、loss functions、gradient descent等概念。
讨论{{interaction.discussNum ? '(' + interaction.discussNum + ')' : ''}}
ad
发布
头像

{{ item.user.nick_name }} {{ EROLE_NAME[item.user.identity] }}

置顶笔记
讨论图
{{ item.create_time }}回复
  • 删除

    是否确认删除?

    确认
    取消
  • {{ item.is_top == 1 ? '取消置顶' : '置顶'}}

    已有置顶的讨论,是否替换已有的置顶?

    确认
    取消
{{ tag.text}}
头像
{{ subitem.user.nick_name }}{{ EROLE_NAME[subitem.user.identity] }}
{{ subitem.create_time }}回复
删除

是否确认删除?

确认
取消
发布
{{pageType === 'video' ? '讨论区抢占沙发,可获得双倍学分' :'讨论区空空如也,你来讲两句~'}}
发布
{{tips.text}}
{{ noteHeaderTitle }} 笔记{{ hasMyNote ? '我的笔记' : '记笔记' }}
{{ hasMyNote ? '我的笔记' : '记笔记' }}
优质笔记
更新于:{{ $dayjs.formate('YYYY-MM-DD HH:mm:ss', item.last_uptime*1000) }}
头像
{{ detail.username }}

公开笔记对他人可见,有机会被管理员评为“优质笔记”

{{ noteEditor.content.length }}/2000

公开笔记
保存
讲师头像
白丁
目前担任某集团企业DBA团队负责人,带领团队应对各类数据库挑战,拥有15年以上数据库运维经验,专注于高效、安全的数据库管理。专业技能涵盖Oracle、MySQL、Redis、MongoDB、Perl和Python等多种技术领域。
TA的课程
接下来播放:
自动连播